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Enregistrement W4388271027 · doi:10.14740/cr1532

Association Between the Presence of Coronary Artery Disease or Peripheral Artery Disease and Left Ventricular Mass in Patients Who Have Undergone Coronary Computed Tomography Angiography

2023· article· en· W4388271027 sur OpenAlexvenueno aff
Tetsuro Tachibana, Yuhei Shiga, Tetsuo Hirata, Kohei Tashiro, Sara Higashi, Yuto Kawahira, Yuta Kato, Takashi Kuwano, Makoto Sugihara, Shin‐ichiro Miura

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFukuoka University
Mots-clésMedicineCardiologyCoronary artery diseaseInternal medicineEjection fractionLeft ventricular hypertrophyDyslipidemiaOdds ratioDiabetes mellitusBody mass indexStenosisMyocardial infarctionBlood pressureDiseaseHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Left ventricular mass (LVM) is a critical marker of future cardiovascular risk. We determined the association between LVM measured by coronary computed tomography angiography (CCTA) and the presence of coronary artery disease (CAD) or peripheral artery disease (PAD) in patients who had undergone CCTA for screening of CAD. Methods: We enrolled 1,307 consecutive patients (66 ± 12 years old, 49% males) who underwent CCTA for screening of CAD at the Fukuoka University Hospital (FU-CCTA registry), and either were clinically suspected of having CAD or had at least one cardiovascular risk factor. Patients with coronary stenosis of ≥ 50% by CCTA were diagnosed as CAD. Patients with an ankle brachial pressure index < 0.9 or who had already been diagnosed with PAD were considered to have PAD. Left ventricular mass index (LVMI), left ventricular ejection fraction (LVEF), end-diastolic volume (EDV) and end-systolic volume (ESV) were measured. The patients were divided into CAD (-) and CAD (+) or PAD (-) and PAD (+) groups. Results: The prevalences of CAD and PAD in all patients were 50% and 4.8%, respectively. Age, %males, %hypertension (HTN), %dyslipidemia (DL), %diabetes mellitus (DM), %smoking and %chronic kidney disease in the CAD (+) group were significantly higher than those in the CAD (-) group. Age, %males, %HTN, %DM and %smoking in the PAD (+) group were significantly higher than those in the PAD (-) group. CAD was independently associated with LVMI (odds ratio (OR): 1.01, 95% confidence interval (CI): 1.01 - 1.02, P < 0.01) in addition to age, male, HTN, DL, DM, and smoking. PAD was also independently associated with LVMI (OR: 1.01, 95% CI: 1.0 - 1.02, P = 0.018) in addition to age, DM, and smoking. Conclusions: LVMI determined by CCTA may be useful for predicting atherosclerotic cardiovascular diseases including both CAD and PAD, although there were considerable differences between %CAD and %PAD in all patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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