P40 Arteriovenous Fistula, Blood Pressure and Arterial Reservoir-wave Analysis: Lessons From End-stage Renal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose/Background/Objectives According to reservoir-wave theory, excess pressure (XSP) is analogous to flow and related to excess cardiac workload. In end-stage renal disease (ESRD) patients, we have shown that XSPI is associated with increased mortality and is higher in patients with arteriovenous fistula (AVF). Recently AVF has been proposed treatment for treatment of resistant hypertension. However, this benefit may be mitigated through an increase in cardiac output. Therefore, we examine whether XSPI increases after creation of an AVF in ESRD patients. Methods Hemodynamic assessments were performed within 1 month before and 6 months after creation of AVF in ESRD patients. Carotid pressure waves were recorded using arterial tonometry, calibrated using brachial diastolic and mean arterial pressure. Using pressure only approach, reservoir-wave analysis was used to derive reservoir pressure (RP), XSP and their integrals (RPI, XSPI). Results 38 patients (63% male, mean age 59 ± 15 years) were assessed 3.9 ± 1.2 months Post-AVF. Carotid RP decreased slightly (115 ± 18 vs 109 ± 24, p = 0.060), due to the reduction of diastolic BP (79 ± 10 vs 73 ± 12 mm Hg, p = 0.003). While, carotid systolic BP (123 ± 20 vs 119 ± 27 mm Hg, p = 0.380) remained unchanged, XSP and XSPI increased (XSP: 14 [12–19] to 17 [12–22] mmHg, p = 0.031; XSPI: 275 [212–335] to 334 [241–349] kPa.s, p = 0.015). Conclusion While AVF creation reduced diastolic BP, it resulted in higher XSPI, which has been associated with increased mortality. Therefore, the long-term efficacy of AVF in reducing clinical outcomes should be specifically addressed.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».