Screening for Prevalence of Abdominal Aortic Aneurysm During Transthoracic Echocardiography in Patient With Significant Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevalence of abdominal aortic aneurysm (AAA) has ethnic differences, and coronary artery disease (CAD) shares several risk factors with AAA. Sparse Indian data are available on this. We evaluated the prevalence of AAA during transthoracic echocardiography (TTE) and risk factors of AAA in patients with CAD. METHODS: This was a prospective observational study carried out in the cardiology department at a tertiary care center from January 1, 2017 to November 30, 2017. All patients with CAD/acute coronary syndrome (ACS) were included in the study, and patients with AAA due to other etiology were excluded. Screening for an AAA was performed directly using an echocardiographic 3.5-MHz cardiac probe. RESULTS: A total of 526 patients were screened; and AAA was present in 25 (4.8%) of CAD patients. Smoking, hypertension and hyperlipidemia were predominant risk factors for AAA in our study, but were not statistically significant because same risk factors were also prevalent in the comparison group. Diabetes, peripheral vascular disease and family history were statistically significant risk factors for AAA in our study. The mean size of AAA was 34 mm. CONCLUSIONS: Presence of AAA is significantly higher among CAD patients. CAD shares several risk factors with AAA. Therefore, opportunistic examination of the abdominal aorta during routine TTE could be an effective way of screening. Diabetes mellitus, peripheral artery disease and family history were the significant associated risk factors of AAA in CAD patients.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».