Hepatosteatosis and Atherosclerotic Plaque at Coronary CT Angiography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To assess the association between nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) and quantitative atherosclerotic plaque at CT. Materials and Methods In this post hoc analysis of the prospective Scottish Computed Tomography of the HEART trial (November 2010 to September 2014), hepatosteatosis and coronary artery calcium score were measured at noncontrast CT. Presence of stenoses, visually assessed high-risk plaque, and quantitative plaque burden were assessed at coronary CT angiography. Multivariable models were constructed to assess the impact of hepatosteatosis and cardiovascular risk factors on coronary artery disease. Results Images from 1726 participants (mean age, 58 years ± 9 [SD]; 974 men) were included. Participants with hepatosteatosis (155 of 1726, 9%) had a higher body mass index, more hypertension and diabetes mellitus, and higher cardiovascular risk scores (P < .001 for all) compared with those without hepatosteatosis. They had increased coronary artery calcium scores (median, 43 Agatston units [AU] [interquartile range, 0–273] vs 19 AU [0–225], P = .046), more nonobstructive disease (48% vs 37%, P = .02), and higher low-attenuation plaque burden (5.11% [0–7.16] vs 4.07% [0–6.84], P = .04). However, these associations were not independent of cardiovascular risk factors. Over a median of 4.7 years, there was no evidence of a difference in myocardial infarction between those with and without hepatosteatosis (1.9% vs 2.4%, P = .92). Conclusion Hepatosteatosis at CT was associated with an increased prevalence of coronary artery disease at CT, but this was not independent of the presence of cardiovascular risk factors. Keywords: CT, Cardiac, Nonalcoholic Fatty Liver Disease, Coronary Artery Disease, Hepatosteatosis, Plaque Quantification Clinical trial registration no. NCT01149590 Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2022 See also commentary by Abohashem and Blankstein in this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».