Association of immune cell subsets with cardiac mechanics in the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundImmunomodulatory therapy may help prevent heart failure (HF). Data on immune cells and myocardial remodeling in older adults with cardiovascular risk factors are limited.MethodsIn the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis cohort, 869 adults had 19 peripheral immune cell subsets measured and underwent cardiac MRI during the baseline exam, of which 321 had assessment of left ventricular global circumferential strain (LV-GCS). We used linear regression with adjustment for demographics, cardiovascular risk factors, and cytomegalovirus serostatus to evaluate the cross-sectional association of immune cell subsets with left ventricular mass index (LVMI) and LV-GCS.ResultsThe average age of the cohort was 61.6 ± 10.0 years and 53% were women. Higher proportions of γ/δ T cells were associated with lower absolute (worse) LV-GCS (-0.105% [95% CI -0.164%, -0.046%] per 1 SD higher proportion of γ/δ T cells, P = 0.0006). This association remained significant after Bonferroni's correction. Higher proportions of classical monocytes were associated with worse absolute LV-GCS (-0.04% [95% CI -0.07%, 0.00%] per 1 SD higher proportion of classical monocytes, P = 0.04). This did not meet significance after Bonferroni's correction. There were no other significant associations with LV-GCS or LVMI.ConclusionPathways associated with γ/δ T cells may be potential targets for immunomodulatory therapy targeted at HF prevention in populations at risk.FundingContracts 75N92020D00001, HHSN268201500003I, N01-HC-95159, 75N92020D00005, N01-HC-95160, 75N92020D00002, N01-HC-95161, 75N92020D00003, N01-HC-95162, 75N92020D00006, N01-HC-95163, 75N92020D00004, N01-HC-95164, 75N92020D00007, N01-HC-95165, N01-HC-95166, N01-HC-95167, N01-HC-95168, and N01-HC-95169 and grant R01 HL98077 from the National Heart, Lung, and Blood Institute/NIH and grants KL2TR001424, UL1-TR-000040, UL1-TR-001079, and UL1-TR-001420 from the National Center for Advancing Translational Sciences/NIH.
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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 ».