Coronary vascular function in females with history of hypertensive disorders of pregnancy an oxygenation-sensitive cardiovascular magnetic resonance imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hypertensive disorders of pregnancy (HDP), including gestational hypertension and preeclampsia, have been associated with increased risk for cardiovascular disease decades after HDP pregnancy. HDP is thought to unmask pre-existing cardiovascular risk in the mother; and in addition HDP triggers a cascade of inflammatory and oxidative stress which leads to vascular endothelial dysfunction and abnormalities in cardiac structure and function evident early post-partum that may persist sub-clinically. Oxygenation-sensitive cardiovascular magnetic resonance (OS-CMR) is an emerging approach that can identify dynamic changes of myocardial oxygenation as a marker for coronary vascular function. The objective of this study was to assess coronary vascular function in females with history of HDP using OS-CMR. Methods We analyzed data from two short axis OS-CMR slices in 20 females with history of HDP, including gestational hypertension, preeclampsia and HELLP syndrome (hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelets) and 20 healthy controls with history of normal pregnancy acquired on a 1.5T MRI scanner. Images were analyzed using a prototype tissue oxygenation module. The images were normalized for signal intensity to both ventricular blood pools. We used both traditional statistics and feature selection machine learning algorithms to select for predictive biomarkers in the dataset. Finally, we used a random forest classifier model for disease classification. We report area under the receiver operating curve (AUROC) as a metric for diagnostic accuracy. Results Global breathing-induced myocardial oxygenation reserve (B-MORE) of the mid left ventricular slice was significantly reduced in HDP females (-1.6 ± 14.8) when compared to healthy controls (11.3 ± 17.2, p=0.03), when normalized to ventricular blood pools (Figure 1A). Our feature selection algorithm selected the signal intensity during end-systole normalized to the series as the most predictive biomarker. Our model, which integrated data from >3,300 discrete data points per participant, correctly differentiated healthy controls from women with HDP history with a 90% ± 3% AUROC accuracy, indicating high sensitivity and specificity (Figure 1B). Conclusion Compared to healthy controls, females with history of HDP have abnormal coronary vascular function, as shown by reduced myocardial oxygenation on OS-CMR. Combining advanced machine learning approaches can further enhance the potential application of OS-CMR to risk stratify females with adverse pregnancy outcomes susceptible to future cardiovascular disease.
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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) | 0,001 | 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 ».