Quantification of epicardial fat using non contrast cardiac CT in an HIV population: Reproducibility and association with other body fat indices
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the reproducibility of different epicardial fat measurement and their association with other adiposity measurements in HIV-infected and non-HIV-infected patients. METHODS AND MATERIALS: In this cross-sectional study, 167 HIV-infected and 58 non-HIV-infected consecutive participants (200 males; mean age 56 years) with low/intermediate cardiovascular risk were recruited between 2012 and 2017 from a large prospective cohort and underwent non-contrast cardiac CT. Two independent observers measured epicardial fat volume, area and thickness in all participants. For intra-observer agreement, one observer did a second assessment in a subset of 40 patients. Agreement was assessed with the intraclass correlation coefficient (ICC). Pearson's correlation was estimated to assess the association between epicardial fat, body-mass index (BMI) and dual-energy x-ray absorptiometry (DEXA) derived percentage of body fat. RESULTS: Inter-observer agreement was excellent for epicardial fat volume (ICC 0.75) and area (ICC 0.95) and good for epicardial fat thickness (ICC near the left anterior descending artery (LAD) 0.64, ICC near right coronary artery (RCA) 0.64). Intra-observer agreement was excellent for epicardial fat volume (ICC 0.97), area (ICC 0.99), thickness at LAD (ICC 0.71) and good for epicardial fat thickness at RCA (ICC 0.68). Epicardial fat volume had a better correlation to total body fat (r = 0.28, p < 0.001) and trunk fat (r = 0.37, p < 0.001), in comparison to other epicardial fat indices. CONCLUSION: Assessment of epicardial fat volume is highly reproducible in both HIV-infected and non-HIV-infected patients and shows a superior correlation with DEXA-based body and trunk fat measurements. Epicardial fat volume should be considered over other CT assessment methods when quantifying epicardial fat in HIV patients.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».