Risk factors, transcriptomics, and outcomes of myocardial injury following lower extremity revascularization
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial injury after non-cardiac surgery (MINS) is common. We investigated the incidence and outcomes of MINS, and mechanistic underpinnings using pre-operative whole blood gene expression profiling in a prospective cohort study of individuals undergoing lower extremity revascularization (LER) for peripheral artery disease (PAD). Major adverse cardiovascular and limb events (MACLE) were defined as a composite of death, myocardial infarction, stroke, major lower extremity amputation or reoperation. Among 226 participants undergoing LER, MINS occurred in 53 (23.5%). Patients with MINS had a greater incidence of major adverse cardiovascular events (49.1% vs. 22.0%, adjusted HR 1.87, 95% CI 1.07-3.26) and MACLE (67.9% vs. 44.5%; adjusted HR 1.66, 95% CI 1.08-2.55) at median 20-month follow-up. Pre-operative whole blood transcriptome profiling of a nested matched MINS case-control cohort (n = 41) identified upregulation of pathways related to platelet alpha granules and coagulation in patients who subsequently developed MINS. Thrombospondin 1 (THBS1) mRNA expression was 60% higher at baseline in patients who later developed MINS, and was independently associated with long-term cardiovascular events in the Duke Catheterization Genetics biorepository cohort. In conclusion, pre-operative THBS1 mRNA expression is higher in patients who subsequently develop MINS and is associated with incident cardiovascular events. Pathways related to platelet activity and coagulation associated with MINS provide novel insights into mechanisms of myocardial injury.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».