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Enregistrement W3043023519 · doi:10.1093/eurheartj/ehz745.0270

P3394Carotid plaque neovascularization correlates to increased intraplaque blood-like tissue in acute coronary syndrome

2019· article· en· W3043023519 sur OpenAlexaffabout
Laura E. Mantella, Kayla N. Colledanchise, Marie‐France Hétu, Michael Weller, Julia E. Herr, Steve B. Feinstein, Amer M. Johri

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeovascularizationFibrous capAcute coronary syndromeVulnerable plaqueInternal medicineCardiologyPopulationUltrasoundAnginaCalcificationRadiologyPathologyAngiogenesisMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The assessment of carotid plaque composition has attracted great interest as a tool to predict plaque vulnerability and subsequent risk of cardiovascular events. These vulnerable plaque lesions are characterized by the presence of intraplaque neovascularization (IPN). Previously, grayscale pixel ranges of ultrasound images have been correlated to various human tissue types. Thus, using these ranges, it is possible to assess the composition of atherosclerotic plaque non-invasively. Purpose This study sought to determine the relationship between carotid plaque composition and the degree of neovascularization in patients presenting with acute coronary syndrome (ACS), when compared to patients with stable angina. Methods A carotid focused vascular ultrasound was performed in 92 participants who had recently undergone coronary angiography due to stable angina or ACS. In 81 participants found to have atherosclerotic plaque in at least one carotid artery, plaque composition was assessed for tissue-like types by pixel distribution analysis: grayscale ranges 0–4 (blood), 8–26 (fat), 41–76 (muscle), 112–196 (fibrous), and 211–255 (calcium) (Figure 1). Participants also received microbubble contrast to assess IPN. IPN was graded based on the presence and location of microbubbles within each plaque (0, not visible; 1, peri-adventitial; 2, plaque core) and averaged to obtain an overall score. An independent t-test was used to compare continuous variables. Pearson pairwise correlations were used to assess associations between IPN and tissue composition. Results In the overall sample population, increased average IPN score correlated with increased plaque % blood tissue type (rho=0.28; p=0.01). Patients presenting with ACS (n=32) had increased neovascularization (IPN score of 1.47 vs 1.09; p=0.4), compared to patients with stable angina. In addition, ACS patients with an IPN score ≥1.25 had higher levels of plaque % blood (1.97% vs 0.75%; p=0.02).In ACS patients only, % blood increased with IPN score (r=0.34; p=0.06) and % fibrous tissue decreased with IPN score (r=−0.42; p=0.02). Figure 1 Conclusion The proportion of blood-like tissue in carotid plaque is associated with neovascularization and is increased in ACS patients. This may indicate hemorrhage within the plaque leading to rupture. Increased fibrous tissue may have a protective role, stabilizing the plaque when present. This data suggests that carotid plaque composition may be used as an imaging biomarker for cardiovascular risk, and its incorporation into routine screening practices may improve patient risk stratification. Acknowledgement/Funding CIHR CGS-Doctoral Award, Heart and Stroke Foundation of Canada, Canada Foundation for Innovation

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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