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Enregistrement W4220841882 · doi:10.3389/fphys.2022.832858

Assessment of Stiffness of Large to Small Arteries in Multistage Renal Disease Model: A Numerical Study

2022· article· en· W4220841882 sur OpenAlexaff
Hasan Obeid, Vasiliki Bikia, Catherine Fortier, Mathilde Paré, Patrick Segers, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulse wave velocityArterial stiffnessMedicineCardiologyKidney diseaseInternal medicineKidneyBlood pressureArterial treePulse pressurePulsatile flowRenal arteryUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial stiffness (AS), as assessed via pulse wave velocity (PWV), is a major biomarker for cardiovascular risk assessment in patients with chronic kidney disease (CKD). However, the mechanisms responsible for the changes in PWV in the presence of kidney disease are not yet fully elucidated. In the present study, we aimed to investigate the direct effects attributable to biomechanical changes in the arterial tree caused by staged renal removal, independent of any biochemical or compensatory effects. Particularly, we simulated arterial pressure and flow using a previously validated one-dimensional (1-D) model of the cardiovascular system with different kidney configurations: two kidneys (2KDN), one single kidney (1KDN), no kidneys (0KDN), and a transplanted kidney (TX) attached to the external iliac artery. We evaluated the respective variations in blood pressure (BP), as well as AS of large-, medium-, and small-sized arteries via carotid-femoral PWV (cfPWV), carotid-radial PWV (crPWV), and radial-digital PWV (rdPWV), respectively. Our results showed that BP was increased in 1KDN and 0KDN, and that systolic BP values were restored in the TX configuration. Furthermore, a rise was reported in all PWVs for all tested configurations. The relative difference in stiffness from 2KDN to 0KDN was higher in the case of crPWV (15%) in comparison with the increase observed for cfPWV (11%). In TX, we observed a restoration of the PWVs to values close to 1KDN. Globally, it was demonstrated that alterations of the outflow boundaries to the renal arteries with staged kidney removal led to changes in BP and central and peripheral PWV in line with previously reported clinical data. Our findings suggest that the PWV variations observed in clinical practice with different stages of kidney disease may be partially attributed to biomechanical alterations of the arterial tree and their effect on BP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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