Pericardial fat is adversely related to cardio-mechanical interaction in heart failure with preserved ejection fraction: implications for exercise intolerance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exercise intolerance is the primary manifestation in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF); however, the pathophysiologic mechanism(s) remains incompletely understood. Excess cardiac adiposity may physically constrain the myocardium, resulting in adverse Cardio-Mechanical Interaction (i.e., greater left ventricular eccentricity); a phenomenon only expected to worsen during exercise, with increased respiratory excursion and hemodynamic load. Evidence for this hypothesis, however, remains limited to a small number of observations, from a single group, made only under resting conditions using transthoracic echocardiography. Purpose To evaluate the relationship between pericardial fat and cardio-mechanical interaction in HFpEF at rest and during exercise using high resolution cardiac magnetic resonance imaging (cMRI). Methods We performed real-time (ungated), free-breathing cinematic imaging of the left ventricular (LV) short axis in 11 individuals with HFpEF (4M/7F, BMI: 36±6, age: 69±4 years). Imaging was performed at rest and during dynamic leg exercise (30 Watts) using an MRI-compatible ergometer (Ergospect, Austria). Epicardial and paracardial fat area were measured using high resolution cine images in the horizontal long axis imaging plane, with epicardial fat defined as the adipose tissue within the pericardium and paracardial fat defined as the adipose tissue outside of the pericardium (Figure 1A); the sum of which defined pericardial fat area. The LV eccentricity index was calculated as the ratio of LV short axis diameter parallel to the septum (anteroposterior dimension, AP) to the LV short axis diameter perpendicular to the septum (septolateral dimension, SL, Figure 1A) at mid-ventricular level, during inspiration at end-diastole. Results At rest, adverse cardio-mechanical interaction (i.e., AP/SL >1.0) was observed in 5 of the 11 cases. In those with adverse cardio-mechanical interaction both epicardial and paracardial fat area were significantly higher, resulting in greater pericardial fat area (Figure 1B). While epicardial fat area was not related to LV eccentricity index (R2=0.19, P=0.18), we observed a strong correlation between paracardial fat area and LV eccentricity index (R2=0.93, P<0.01), and pericardial fat area and LV eccentricity index (R2=0.86, P<0.01, Figure 1C). In contrast to our hypothesis, however, supine exercise did not exacerbate cardio-mechanical interaction, with LV eccentricity index remaining elevated in 4 of the 5 original cases, improving the fifth case (1.1 to 0.9, rest to exercise). Conclusions Taken together, these data extend prior reports of adverse cardio-mechanical interaction in HFpEF, showing greater contribution from paracardial fat versus epicardial fat. Future studies are needed to examine cardio-mechanical interaction during upright exercise in HFpEF patients. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public Institution(s). Main funding source(s): National Institutes of Health
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
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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 ».