The Relationship Between Ambulatory Arterial Stiffness Index and Cardiovascular Outcomes in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ambulatory arterial stiffness index (AASI) obtained during ambulatory blood pressure monitoring (ABPM) has been cited as an independent predictor of major adverse cardiovascular events (MACEs) including cardiovascular death, stroke and worsening chronic kidney disease (CKD) among mixed-sex adult populations. This study aimed to determine the relationship between AASI and MACE and its predictive precision in women. METHODS: This work follows the guidelines of the STROBE initiative for cohort studies. This was a retrospective single-center observational study of adult women (aged 18 - 75 years), who underwent 24-h ABPM for the diagnosis of hypertension or its control. The primary endpoint was a composite MACE of cardiovascular death, acute limb ischemia, stroke, acute coronary syndrome (ACS), or progression to stage V CKD. RESULTS: A total of 219 women aged 57.4 ± 13.3 years were followed up for a median (interquartile range (IQR)) of 25.5 (18.3 - 31.3) months. Overall, 16 (7.3%) patients suffered one or more MACE events. AASI was significantly higher in patients with known coronary artery disease (CAD), diabetes mellitus, peripheral vascular disease (PVD), heart failure, previous stroke, or transient ischemic attack (TIA). AASI was a significant predictor of MACE (area under the curve: 0.78; P < 0.001) with an optimal cut-off of ≥ 0.56. On Kaplan-Meier analysis AASI ≥ 0.56 was significantly associated with MACE (log-rank test, P < 0.001). The only independent predictors of MACE on Cox proportional hazard analysis were diabetes mellitus, low high-density lipoprotein (HDL) levels, cumulative AASI values, or AASI ≥ 0.56. CONCLUSIONS: An AASI of ≥ 0.56 is an independent predictor of MACE in women. A further validation study in a larger cohort of women is recommended.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».