Performance of Plasma Adenosine as a Biomarker for Predicting Cardiovascular Risk
Notice bibliographique
Résumé
Adenosine boasts promising preclinical and clinical data supporting a vital role in modulating vascular homeostasis. Its widespread use as a diagnostic and therapeutic agent have been limited by its short half-life and complex biology, though adenosine-modulators have shown promise in improving vascular healing. Moreover, circulating adenosine has shown promise in predicting cardiovascular (CV) events. We sought to delineate whether circulating plasma adenosine levels predict CV events in patients undergoing invasive assessment for coronary artery disease. Patients undergoing invasive angiography had clinical data prospectively recorded in the Cardiovascular and Percutaneous ClInical TriALs (CAPITAL) revascularization registry and blood samples collected in the CAPITAL Biobank from which adenosine levels were quantified. Tertile-based analysis was used to assess prediction of major adverse cardiovascular events (MACE; composite of death, myocardial infarction, unplanned revascularization, and cerebrovascular accident). Secondary analyses included MACE subgroups, clinical subgroups and adenosine levels. There were 1,815 patients undergoing angiography who had blood collected with adenosine quantified in 1,323. Of those quantified, 51.0% were revascularized and 7.3% experienced MACE in 12 months of follow-up. Tertile-based analysis failed to demonstrate any stratification of MACE rates (log rank, P = 0.83), when comparing low-to-middle (hazard ratio (HR) 1.10, 95% confidence interval (CI) 0.68-1.78, P = 0.70) or low-to-high adenosine tertiles (HR 0.95, 95% CI 0.56-1.57, P = 0.84). In adjusted analysis, adenosine similarly failed to predict MACE. Finally, adenosine did not predict outcomes in patients with acute coronary syndrome nor in those revascularized or treated medically. Plasma adenosine levels do not predict subsequent CV outcomes or aid in patient risk stratification.
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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 ».