Low Serum Calcitonin Gene-Related Peptide Level is Associated with Severity of Coronary Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the relationship between the serum calcitonin gene-related peptide (CGRP) level and severity of coronary stenosis. METHODS: A total of 233 eligible patients who underwent coronary angiography were divided into two groups: a control and a coronary heart disease (CHD) group. The angiographic severity of coronary stenosis was evaluated by SYNTAX and Gensini scores. The incidence of major adverse cardiovascular events within two years was collected. RESULTS: A negative correlation between serum CGRP levels and Gensini scores was observed in all patients (r=-0.352, p<0.001), the control group (r=-0.422, p<0.001) and the CHD group (r=-0.393, p<0.001). Serum CGRP levels were negatively associated with SYNTAX scores in the CHD group (r=-0.522, p<0.001). The area under the curve of CGRP for identifying high SYNTAX scores (>22) was 0.772 [95% confidence interval (CI): 0.673-0.870, p<0.001], and for identifying high Gensini scores was 0.744 (95% CI: 0.646-0.842, p<0.001). A CGRP concentration of 25.05 pg/ml was selected as the cutoff point. A low CGRP level (<25.05 pg/ml) was an independent predictor of severe coronary stenosis, a SYNTAX score >22 [odds ratio (OR) =5.819, 95% CI: 2.240-15.116; p<0.001] and a high Gensini score (>64) (OR=4.943, 95% CI: 2.020-12.095; p<0.001). The low CGRP group had a higher incidence of major adverse cardiovascular events within two years (11.1 vs. 3.1%, p=0.031). CONCLUSION: In coronary atherosclerosis patients without acute myocardial injury, serum CGRP levels were negatively associated with the severity of coronary stenosis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».