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Enregistrement W3193435367 · doi:10.1001/jamacardio.2021.3055

Association of Statin Treatment With Progression of Coronary Atherosclerotic Plaque Composition

2021· article· en· W3193435367 sur OpenAlexaff
Alexander R. van Rosendael, Inge J. van den Hoogen, Umberto Gianni, Xiaoyue Ma, Sara W. Tantawy, A. Maxim Bax, Yao Lu, Daniele Andreini, Mouaz H. Al‐Mallah, Matthew J. Budoff, Filippo Cademartiri, Kavitha M. Chinnaiyan, Jung Hyun Choi, Edoardo Conte, Hugo Marques, Pedro de Araújo Gonçalves, Ilan Gottlieb, Martin Hadamitzky, Jonathon Leipsic, Erica Maffei, Gianluca Pontone, Sanghoon Shin, Yong‐Jin Kim, Byoung Kwon Lee, Eun Ju Chun, Ji Min Sung, Sang‐Eun Lee, Renu Virmani, Habib Samady, Yu Sato, Peter H. Stone, Daniel S. Berman, Jagat Narula, Ron Blankstein, James K. Min, Fay Y. Lin, Leslee J. Shaw, Jeroen J. Bax, Hyuk‐Jae Chang

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyHydroxymethylglutaryl-CoA Reductase InhibitorsVulnerable plaqueStatinCoronary atherosclerosisCoronary artery disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The density of atherosclerotic plaque forms the basis for categorizing calcified and noncalcified morphology of plaques. Objective: To assess whether alterations in plaque across a range of density measurements provide a more detailed understanding of atherosclerotic disease progression. Design, Setting, and Participants: This cohort study enrolled 857 patients who underwent serial coronary computed tomography angiography 2 or more years apart and had quantitative measurements of coronary plaques throughout the entire coronary artery tree. The study was conducted from 2013 to 2016 at 13 sites in 7 countries. Main Outcomes and Measures: The main outcome was progression of plaque composition of individual coronary plaques. Six plaque composition types were defined on a voxel-level basis according to the plaque attenuation (expressed in Hounsfield units [HU]): low attenuation (-30 to 75 HU), fibro-fatty (76-130 HU), fibrous (131-350 HU), low-density calcium (351-700 HU), high-density calcium (701-1000 HU), and 1K (>1000 HU). The progression rates of these 6 compositional plaque types were evaluated according to the interaction between statin use and baseline plaque volume, adjusted for risk factors and time interval between scans. Plaque progression was also examined based on baseline calcium density. Analysis was performed among lesions matched at baseline and follow-up. Data analyses were conducted from August 2019 through March 2020. Results: In total, 2458 coronary lesions in 857 patients (mean [SD] age, 62.1 [8.7] years; 540 [63.0%] men; 548 [63.9%] received statin therapy) were included. Untreated coronary lesions increased in volume over time for all 6 compositional types. Statin therapy was associated with volume decreases in low-attenuation plaque (β, -0.02; 95% CI, -0.03 to -0.01; P = .001) and fibro-fatty plaque (β, -0.03; 95% CI, -0.04 to -0.02; P < .001) and greater progression of high-density calcium plaque (β, 0.02; 95% CI, 0.01-0.03; P < .001) and 1K plaque (β, 0.02; 95% CI, 0.01-0.03; P < .001). When analyses were restricted to lesions without low-attenuation plaque or fibro-fatty plaque at baseline, statin therapy was not associated with a change in overall calcified plaque volume (β, -0.03; 95% CI, -0.08 to 0.02; P = .24) but was associated with a transformation toward more dense calcium. Interaction analysis between baseline plaque volume and calcium density showed that more dense coronary calcium was associated with less plaque progression. Conclusions and Relevance: The results suggest an association of statin use with greater rates of transformation of coronary atherosclerosis toward high-density calcium. A pattern of slower overall plaque progression was observed with increasing density. All findings support the concept of reduced atherosclerotic risk with increased densification of calcium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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