Associations of Pericardial Fat Area Determined by Routine Chest Computed Tomography With Coronary Risk Factors and Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pericardial fat has been reported to be associated with coronary risk factors and severity of coronary arterial lesions. Previous studies had measured pericardial fat volume (PFV) by using contrast-enhanced cardiac computed tomography (CT) when pericardial fat was quantified. We determined pericardial fat area (PFA) in the cross section with the height of sternal angle by using routine chest CT. Methods: We picked up 252 patients who underwent chest and abdominal CT, and we selected patients whose coronary arteries were evaluated by coronary angiography or coronary CT. Coronary artery disease (CAD) was defined as more than 75% lumen stenosis. PFA was defined as any pixel with CT attenuation of -150 to -30 Hounsfield Unit (HU) within the pericardial sac at the sternal angle level. Results: Fifty-three patients were eligible. PFA was significantly larger in men than in women. Serum high-density lipoprotein (HDL)-cholesterol level was significantly and negatively correlated with PFA. Hemoglobin A1c and carotid arterial intima-media thickness tended to be positively correlated with PFA. PFA was significantly and nearly 50% larger in patients with CAD than in patients without CAD. The cut-off value of PFA was 10.4 cm 2 , and sensitivity and specificity of PFA for CAD were 53.8% and 88.0%, respectively. Conclusions: Present study is the first to show a significant association of PFA with gender and CAD. PFA can be determined by routine chest CT, and is simpler and more reproducible, and PFA is more available in a greater number of medical institutes as compared with PFV. Present study also showed a discriminatory value of PFA for CAD comparable to PFV. J Clin Med Res. 2019;11(4):289-296 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr3782
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».