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Enregistrement W4386191119 · doi:10.1101/2023.08.24.23294127

Reduced left ventricular function on cardiac MRI of SLE patients correlates with measures of disease activity and inflammation

2023· preprint· en· W4386191119 sur OpenAlexaboutno aff
Audrey M. Hagiwara, Erica N. Montano, Gantseg Tumurkhuu, Moumita Bose, Marianne Bernardo, Daniel S. Berman, Galen Cook Wiens, Michael D. Nelson, Daniel J. Wallace, Janet Wei, Mariko Ishimori, C. Noel Bairey Merz, Caroline A. Jefferies

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesDeutsches KrebsforschungszentrumNational Institute on AgingNational Heart, Lung, and Blood InstituteAdelson Family FoundationNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCedars-Sinai Medical Center
Mots-clésInflammationCardiologyMedicineVentricular functionInternal medicineDiseaseCardiac function curveHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Women with SLE have an elevated risk of cardiovascular disease. Many women with SLE frequently report chest pain in the absence of obstructive coronary artery disease (CAD) due to coronary microvascular dysfunction (CMD), a form of ischemia with no obstructive CAD. Echocardiographic studies have shown that SLE patients have reduced left ventricular (LV) function, which may also correlate with higher SLE disease activity scores. As such, we used cardiac magnetic resonance imaging (cMRI) to investigate the relationship between SLE, related inflammatory biomarkers, and cardiac function in female SLE patients. Methods: We performed stress cMRI in women with SLE and chest pain with no obstructive CAD (n=13, all met ACR 1997 criteria,) and reference controls (n=22) using our published protocol. We evaluated LV function, tissue characterization (T1 mapping, ECV), and delayed enhancement, using CV142 software (Circle Cardiovascular Imaging Inc, Calgary, AB, Canada). Myocardial perfusion reserve index (MPRI) was calculated using our published protocol. SLEDAI and SLICC Damage Index (DI) were calculated per validated criteria. Serum samples were analyzed for inflammatory markers and autoantibodies. Wilcoxon rank-sum test was performed on clinical values with CMD and no CMD SLE subjects, and on cMRI values with all SLE subjects and controls. Correlation analysis was done on clinical values, and cMRI values on all SLE subjects. Results: Overall, 40% of SLE subjects had MPRI values < 1.84, consistent with CMD. Compared to controls, SLE subjects had significantly lower LVEF, and higher LVESVi and LVMi. Corresponding to this, radial, longitudinal, and circumferential strain were significantly lower in the SLE subjects. In correlation analysis of serum inflammatory biomarkers to cMRI values in the SLE subjects, SLICC DI was related to worse cardiac function (lower radial, circumferential and longitudinal strain) and higher T1 time. Additionally, fasting insulin and ESR were negatively correlated with LVMi. Fasting insulin also negatively correlated with ECV. CRP had a positive association with LVESV index and CI and a negative association with longitudinal strain. Conclusions: Among women with SLE with chest pain and no obstructive CAD, 40% have CMD. While evaluations of known inflammatory markers (such as CRP and ESR) predictably correlated with decreased cardiac function, our study found that decreased fasting insulin levels as a novel marker of diminished LV function. In addition, low insulin levels were observed to correlate with increased LVMi and ECV, suggesting a cardioprotective effect of insulin in SLE patients. We also noted that SLICC DI, an assessment of SLE damage, correlates with cardiac dysfunction in SLE. Our findings underline the potential of non-invasive cMRI as a tool for monitoring cardiovascular function in SLE, particularly in patients with high SLICC DI, ESR and CRP and low fasting insulin levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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