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Enregistrement W4281567917 · doi:10.3390/diagnostics12061320

Effects of Lower Limb Revascularization on the Microcirculation of the Foot: A Retrospective Cohort Study

2022· article· en· W4281567917 sur OpenAlexfundno aff
Gennady Geskin, Michael D. Mulock, Nicole L. Tomko, Anna Dasta, Sandeep Gopalakrishnan

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMicrocirculationMedicineLaser Doppler velocimetryCardiologyCritical limb ischemiaRetrospective cohort studyInternal medicineRevascularizationCohortBlood flowMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current assessment standards in chronic limb-threatening ischemia (CLTI) focus on macrovascular function while neglecting the microcirculation. Multispectral near-infrared spectroscopy (NIRS) provides hemodynamic characteristics of the microcirculation (i.e., capillaries) and may be a powerful tool for monitoring CLTI and preventing extremity loss. The aims of this study were to (1) investigate the effects of lower limb revascularization on the microcirculation and (2) determine if macrovascular and microvascular assessments correlate. Methods: An observational, retrospective cohort study of 38 endovascular interventions in 30 CLTI subjects was analyzed pre- and post-intervention for arterial Doppler acceleration times (AcT; macrovascular) and NIRS metrics (microvascular). Pre-intervention ankle-brachial index (ABI) was also analyzed. Results: AcT significantly decreased (p = 0.009) while oxyhemoglobin (HbO) significantly increased (p < 0.04) after endovascular intervention, indicating treatment efficacy. However, macrovascular measurements (ABI, AcT) and NIRS metrics of oxygenation and perfusion did not correlate (p > 0.06, r2 < 0.15, n = 23) indicating that macro- and microvascular assessment are not congruent. Conclusion: These findings suggest that macrovascular and microvascular assessments can determine interventional efficacy in their corresponding vasculature. Their lack of correlation, however, suggests the need for simultaneous assessment as independent use may cause diagnostic information to be missed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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