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Enregistrement W4391045697 · doi:10.1038/s41371-023-00888-w

Individual versus integration of multiple components of central blood pressure and aortic stiffness in predicting cardiovascular mortality in end-stage renal diseases

2024· article· en· W4391045697 sur OpenAlexafffund
Nadège Côté, Catherine B. Fortier, Louis‐Charles Desbiens, János Nemcsik, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Hypertension · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of CanadaCanadian Diabetes AssociationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePulse wave velocityInternal medicineCardiologyPulse pressureBlood pressureEnd stage renal diseaseArterial stiffnessProportional hazards modelDialysisProspective cohort studyCohortHemodynamicsSurgeryHemodialysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aortic stiffness, measured by carotid-femoral pulse-wave velocity (PWV), is a predictor of cardiovascular (CV) mortality in patients with end-stage renal disease (ESRD). Aortic stiffness increases aortic systolic and pulse pressures (cSBP, cPP) and augmentation index (AIx). In this study, we examined if the integration of multiple components of central blood pressure and aortic stiffness (ICPS) into risk score categories could improve CV mortality prediction in ESRD. In a prospective cohort of 311 patients with ESRD on dialysis who underwent vascular assessment at baseline, 118 CV deaths occurred after a medial follow-up of 3.1 years. The relationship between hemodynamic parameters and CV mortality was analyzed through Kaplan-Meier and Cox survival analysis. ICPS risk score from 0 to 5 points were calculated from points given to tertiles, and were regrouped into three risk categories (Average, High, Very High). A strong association was found between the ICPS risk categories and CV mortality (High risk HR = 2.20, 95%CI: 1.05–4.62, P = 0.036; Very High risk (HR = 4.44, 95%CI: 2.21–8.92, P < 0.001). The very high-risk category remained associated with CV mortality (HR = 3.55, 95% CI: 1.37–9.21, P = 0.009) after adjustment for traditional CV risk factors. While ICPS categories showed higher C-statistics (C: 0.627, 95%CI: 0.578–0.676, P = 0.001), it was not statistically superior to PWV, cPP or AIx. In conclusion, integration of multiple components of central blood pressure and aortic stiffness did not result in a significantly better prediction of CV mortality in this cohort.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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