Early and Quantitative Assessment of Myocardial Deformation in Essential Hypertension Patients by Using Cardiovascular Magnetic Resonance Feature Tracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aims of the study were to identify subclinical global systolic function abnormalities and evaluate influencing factors associated with left ventricular (LV) strain parameters in hypertensive subjects using cardiovascular magnetic resonance imaging feature tracking (CMR-FT). The study enrolled 57 patients with essential hypertension (mean age: 43.04 ± 10.90 years; 35 males) and 26 healthy volunteers (mean age: 38.69 ± 10.44 years; 11 males) who underwent clinical evaluation and CMR examination. Compared with controls, hypertensive patients had significantly impaired myocardial strain values while ejection fraction (EF) did not differ. After multivariate regression analyses adjustment for confounders, the global radial strains (GRS) was independently associated with the mean arterial pressure (MAP) and left ventricular mass index (LVMI) ( β = −0.219, p = 0.009 and β = −0.224, p = 0.015, respectively; Adjusted R 2 = 0.4); the global circumferential strains (GCS) was also independently associated with the MAP and LVMI ( β = 0.084, p = 0.002 and β = 0.073, p = 0.01, respectively; Adjusted R 2 = 0.439); the global longitudinal strains (GLS) was independently associated with the Age and MAP ( β = 0.065, p = 0.021 and β = 0.077, p = 0.009, respectively; Adjusted R 2 = 0.289). Myocardial strain can early detect the myocardial damage and may be an appropriate target for preventive strategies before abnormalities of EF.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».