Abstract 15603: Discovery of Plasminogen Activator Inhibitor-1 Platelet-derived Extracellular Vesicles to Predict Major Adverse Cardiac Events
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the utility of plasminogen activator inhibitor-1 positive platelet-derived extracellular vesicles (PAI-1 + PEV) as a biomarker for major adverse cardiac events (MACE) following angiography. Background: The stented coronary artery is at high-risk for complications, predominantly in the form of stent thrombosis and in-stent restenosis. Clinical risk scores have been attempted but no current models nor biomarkers yet accurately identifies the high-risk cohort following revascularization. Methods: PAI-1 + PEV was measured by flow cytometry in 172 patients undergoing coronary angiography. Biological characteristics and utility of PAI-1 + PEV as a biomarker were evaluated. The primary outcome was the incidence of MACE (composite of death, myocardial infarction, cerebrovascular accident, and unplanned revascularization) at 12 months. Results: During a median follow-up period of 377 days (IQR, 269.5 to 442.5 days), 38 patients (20.9%) experienced MACE. In this study, the existence of PAI-1 + PEV complex was validated by flow cytometry (Figure 1A). Furthermore, low log-transformed PAI-1 + PEV levels were associated with MACE (4.17 0.40 vs. 4.33 0.59 logPAI-1 + PEV, p=0.02). After adjustment for known clinical risk factors, low PAI-1 + PEV levels were independently associated with MACE with a hazard ratio of 7.79 (95% CI, 1.87 to 32.4, p=0.005). Finally, low plasma PAI-1 + PEV levels was predictive of MACE in both the discovery and validation cohort (Figure 1B-C). Conclusion: Our results demonstrate the existence of a PAI-1 + PEV and its potential utility as a biomarker to predict MACE. Low plasma PAI-1 + PEV levels was predictive of MACE in both the discovery and validation cohort.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».