Relationships Between Arterial Pressure-Volume Index and Cardiovascular Disease Biomarkers in Patients With Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Background: The arterial pressure-volume index (API), which is obtained by conventional blood pressure measurement, is a new marker for arterial stiffness. The aim of this study was to clarify the relationships between the API and various clinical parameters, including cardiovascular disease (CVD) biomarkers, in patients with hypertension for the prevention of CVD. Methods: This cross-sectional study enrolled 288 patients with hypertension receiving pharmacological treatment, without a history of CVD (males/females: 115/173; age: 63 ± 11 years (mean ± standard deviation)). The API was automatically calculated using a commercial device. Results: The API was significantly correlated with important CVD biomarkers, such as the concentration of urinary albumin (r = 0.42, P < 0.001), high-sensitivity troponin T (r = 0.39, P < 0.001), and skin autofluorescence (marker of advanced glycation end products in tissues) (r = 0.41, P < 0.001). Multiple regression analyses demonstrated that when the API was used as a subordinate factor, these biomarkers were independent variables. According to the receiver operating characteristic curve analysis, an API of > 26 is the optimal cut-off point for determining albuminuria as ≥ 30 mg/g Cr, high high-sensitivity cardiac troponin T concentration as ≥ 0.014 ng/mL, or high skin autofluorescence as ≥ 3.0 arbitrary unit (area under the curve = 0.703, 0.702, and 0.704; and P < 0.001, respectively). Conclusion: This investigation demonstrates that API had an independent relationship with relevant CVD biomarkers, such as urinary albumin, high-sensitivity troponin T, and skin autofluorescence. Additionally, the outcomes of receiver operating characteristic curve analysis are presented as values that an API > 26 defines for these biomarkers linked with the formation of CVD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».