Distribution of Iliac Artery Calcification on Unenhanced Computed Tomography Scans Performed on Potential Recipients Prior to Renal Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate whether a significant difference exists between the calcification of the common iliac arteries (CIAs) and the external iliac arteries (EIAs) and test for associations between clinical factors and the distribution of calcification. Methods: A retrospective review of renal transplant candidates who underwent a routine preoperative unenhanced computed tomography yielded 214 patients. Agatston scores for the patients’ left CIA, left EIA, right CIA, and right EIA were assigned. A retrospective search of patient records screened for 5 clinical factors (diabetes, hypertension, coronary artery disease [CAD], smoking, and dialysis). Data were assessed using a 2-sided t test, odds ratio, and a multivariate linear regression calculated through generalized estimating equation (GEE). Results: The log-transformed Agatston scores in the CIA were found to be significantly greater than that in the EIA ( t = 9.57, P < .0001), with a mean difference of 1.5078 (95% confidence interval: 1.1962-1.8194), indicating relative EIA sparing. There were no significant differences in calcification between the right and left sides. Generalized estimating equation found that CAD and smoking demonstrated independent positive associations with EIA sparing (GEE = 2.6464 [ P = .0197] and 1.9092 [ P = .0470], respectively). Age was also significantly associated and indicated that EIA sparing remained relatively constant throughout patients’ lives (GEE = 1.0711 [ P < .0001]). Conclusion: This study has demonstrated statistically significant EIA sparing in end-stage renal disease patients and identified CAD and smoking as associated factors. This phenomenon warrants further investigation into its biological mechanisms and the impact of EIA sparing on outcomes following transplants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».