Determining Early Remodeling Patterns in Diabetes and Hypertension Using Cardiac Computed Tomography: The Feasibility of Assessing Early LV Geometric Changes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is conflicting data on early left ventricle (LV) remodeling in diabetes mellitus (DM) and hypertension (HTN). This study examines the feasibility of cardiac computed tomography angiography (CCTA) to detect early LV geometric changes in patients with DM and HTN. METHODS: Consecutive patients (n = 5,992) who underwent prospective electrocardiography (ECG)-triggered (mid-diastolic) CCTA were screened. Patients with known structural heart disease or known LV dysfunction were excluded. Left ventricular mass (LVM), left ventricular mid-diastolic volume (LVMDV), and LV concentricity (LVM/LVMDV) were measured and indexed to body surface area. RESULTS: A total of 4,283 patients were analyzed (mean age 57 ± 10.69 years, female 46.7%). DM, HTN, and HTN + DM were present in 4.1%, 35.8% and 10.6% of patients, respectively. Compared to normal patients, HTN and HTN + DM patients had increased LVM indexed to body surface area (LVMi) (56.87 ± 17.24, 59.26 ± 13.62, and 58.56 ± 13.09, respectively; P < 0.05). There was no difference in LVMi between normal subjects and patients with DM (56.39 ± 11.50, P = 0.617).Concentricity indices were higher in patient with HTN (1.0456 ± 0.417; P < 0.001), DM (1.109 ± 0.638; P = 0.004), and HTN + DM (1.083 ± 0.311, P < 0.001) than normal individuals (0.9671 ± 0.361). There was no overlap of the 95% confidence intervals in the composite of concentricity indices and LVMi between the different groups. CONCLUSIONS: CCTA measures of LVM and concentricity index may discriminate patients with HTN and DM before overt structural heart disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».