Impact of statins based on high-risk plaque features on coronary plaque progression in mild stenosis lesions: results from the PARADIGM study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the impact of statins on plaque progression according to high-risk coronary atherosclerotic plaque (HRP) features and to identify predictive factors for rapid plaque progression in mild coronary artery disease (CAD) using serial coronary computed tomography angiography (CCTA). METHODS AND RESULTS: We analyzed mild stenosis (25-49%) CAD, totaling 1432 lesions from 613 patients (mean age, 62.2 years, 63.9% male) and who underwent serial CCTA at a ≥2 year inter-scan interval using the Progression of AtheRosclerotic PlAque DetermIned by Computed TomoGraphic Angiography Imaging (NCT02803411) registry. The median inter-scan period was 3.5 ± 1.4 years; plaques were quantitatively assessed for annualized percent atheroma volume (PAV) and compositional plaque volume changes according to HRP features, and the rapid plaque progression was defined by the ≥90th percentile annual PAV. In mild stenotic lesions with ≥2 HRPs, statin therapy showed a 37% reduction in annual PAV (0.97 ± 2.02 vs. 1.55 ± 2.22, P = 0.038) with decreased necrotic core volume and increased dense calcium volume compared to non-statin recipient mild lesions. The key factors for rapid plaque progression were ≥2 HRPs [hazard ratio (HR), 1.89; 95% confidence interval (CI), 1.02-3.49; P = 0.042], current smoking (HR, 1.69; 95% CI 1.09-2.57; P = 0.017), and diabetes (HR, 1.55; 95% CI, 1.07-2.22; P = 0.020). CONCLUSION: In mild CAD, statin treatment reduced plaque progression, particularly in lesions with a higher number of HRP features, which was also a strong predictor of rapid plaque progression. Therefore, aggressive statin therapy might be needed even in mild CAD with higher HRPs. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02803411.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».