MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389159397 · doi:10.5551/jat.64531

The Association between the Level of Ankle-Brachial Index and the Risk of Poor Physical Function in Patients with Cardiovascular Disease

2023· article· en· W4389159397 sur OpenAlexaff
Shota Uchida, Kentaro Kamiya, Nobuaki Hamazaki, Kohei Nozaki, Takafumi Ichikawa, Masashi Yamashita, Takumi Noda, Kensuke Ueno, Kazuki Hotta, Emi Maekawa, Minako Yamaoka‐Tojo, Atsuhiko Matsunaga, Junya Ako

Notice bibliographique

RevueJournal of Atherosclerosis and Thrombosis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesResearch Institute of Science and Technology for SocietyJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMedicineInterquartile rangeLogistic regressionInternal medicineAnkleDiseasePhysical therapyCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The progression of atherosclerosis and decline in physical function are poor prognostic factors in patients with cardiovascular disease (CVD). The ankle-brachial index (ABI) is a widely used indicator of the degree of progression of atherosclerosis, which may be used to identify patients with CVD who are at risk of poor physical function. This study examined the association between ABI and poor physical function in patients with CVD. METHODS: We reviewed the data of patients with CVD who completed the ABI assessment and physical function tests (6-min walking distance, gait speed, quadriceps isometric strength, and short physical performance battery). Patients were divided into five categories according to the level of ABI, and the association between ABI and poor physical function was examined using multiple logistic regression analysis. Additionally, restricted cubic splines were used to examine the nonlinear association between ABI and physical function. RESULTS: A total of 2982 patients (median [interquartile range] age: 71[62-78] years, 65.8% males) were included in this study. Using an ABI range of 1.11-1.20 as a reference, logistic regression analysis showed that ABI ≤ 1.10 was associated with poor physical function. The restricted cubic spline analysis showed that all physical functions increased with an increase in ABI level. The increase in physical function plateaued at an ABI level of approximately 1.1. CONCLUSIONS: ABI may be used to identify patients with poor physical function. ABI levels below 1.1 are potentially associated with poor physical function in patients with CVD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Atherosclerosis and ThrombosisMême sujetPeripheral Artery Disease ManagementTravaux en français237 207