Association Between Major Adverse Cardiovascular Events and the Gensini Score or Coronary Artery Calcification Score in Hypertensive Patients Who Have Undergone Coronary Computed Tomography Angiography
Notice bibliographique
Résumé
Background: From the Fukuoka University Coronary Computed Tomography Angiography (FU-CCTA) registry, we present major adverse cardiovascular events (MACEs) in hypertensive patients who have undergone CCTA, and the association between MACEs and the Gensini score of coronary arteries or the coronary artery calcification (CAC) score. Methods: Of the patients who underwent CCTA for coronary artery disease (CAD) screening at Fukuoka University Hospital, 318 hypertensive patients who had at least one cardiovascular risk factor or suspected CAD were enrolled. The patients were divided into two groups: MACEs and non-MACEs groups. The severity of atherosclerosis of coronary arteries was assessed by the Gensini score. The CAC score was also defined by computed tomography (CT) images at the time of CCTA. A primary endpoint was MACEs (all-cause death, ischemic stroke, acute myocardial infarction, coronary revascularization). The patients were followed for up to 5 years. Results: The patients were 68 ± 10 years, and 50% were males. The percentages of smoking, dyslipidemia, diabetes, and chronic kidney disease were 39%, 70%, 26% and 37%, respectively. The %males, %smoking, CAC score and Gensini score in the MACEs group were significantly higher than those in the non-MACEs group. On the other hand, the differences in age, dyslipidemia, diabetes, or chronic kidney disease between the groups were not seen. A multivariate analysis was performed regarding the presence or absence of MACE by logistic regression analysis of the CAC score or Gensini score in addition to conventional risk factors as independent variables. A Cox regression analysis revealed significant relationships for both the CAC score (P = 0.043) and the Gensini score (P = 0.008). Conclusions: The CAC score and the Gensini score could predict MACEs in hypertensive patients who have undergone CCTA.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».