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Enregistrement W2982196917 · doi:10.1093/eurheartj/ehz746.0548

P5604Combining aortic size with measures of aortic stiffness and pulsatile hemodynamics enhances prediction of future thoracic aortic aneurysm expansion

2019· article· en· W2982196917 sur OpenAlexaffabout
Tao Zhu, Munir Boodhwani, Luc Beauchesne, K Chan, Carole Dennie, George Wells, Thais Coutinho

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalOttawa Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineHemodynamicsThoracic aortic aneurysmPulsatile flowAneurysmArterial stiffnessAortaMean arterial pressureBlood pressureAortic aneurysmRadiologyHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Thoracic aortic aneurysm (TAA) is a clinically silent disease which can lead to significant morbidity when complicated by an acute aortic syndrome. Although TAA size is the only variable used in decision-making, it is an imperfect predictor of risk. Conversely, hemodynamic measures that reflect the aorta's function, such as aortic stiffness and pulsatile hemodynamics, may provide additional insights into risk of TAA expansion. Purpose We hypothesized that combining aortic size with measures of arterial function (stiffness and pulsatile hemodynamics) would improve prediction of TAA expansion, as compared to aortic size alone. Methods 105 unoperated participants with TAA were recruited between 2014 and 2017 and followed prospectively for ≥1 yr. TAA size was measured at enrolment and at the latest imaging study according to published consensus; TAA expansion was calculated as mm/year. Arterial function was non-invasively assessed at baseline with validated methods that integrate arterial tonometry with echocardiography. Multivariable linear regression assessed independent associations of baseline TAA size and each arterial function measure, initially separately and then in combination (by multiplying them when direction of association was the same, and dividing them when direction of association was opposite), with future TAA expansion. Standardized beta coefficients were calculated to allow direct comparisons. Models were adjusted for age, sex, body size, aneurysm location and etiology, type of imaging modality, follow-up time, mean arterial pressure, and history of hypertension, diabetes and smoking. Results Seventy-seven percent of participants were men, and the ratio of degenerative to heritable TAAs was 62/43. Mean ± SD age, baseline TAA size, and follow-up time were 62.8±11.3yrs, 46.3±3.9cm, and 2.2±0.7 years, respectively. Results of the multivariable linear regression models are summarized in the Table. While baseline TAA size and each arterial function measure were independently associated with TAA expansion, some of the arterial function measures were superior in predicting TAA growth (Table, left). In addition, combining aortic size and function further improved the prediction of TAA growth beyond each variable alone (Table, right). Conclusion(s) Combining aortic size with arterial function improved prediction of TAA expansion over any individual variable alone, independently of confounders. Assessing arterial function may confer a clinical advantage, when compared to current practice, in determining TAA disease activity and estimating one's TAA-related risk. Acknowledgement/Funding Canadian Institute of Health Research, Canadian Vascular Network, and Heart and Stroke Foundation of Canada

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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