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Enregistrement W4398210625 · doi:10.1097/01.hjh.0001021256.49630.eb

NEW APPROACH TO DETECT VASCULAR DAMAGE BY MEASURING ARTERIAL STIFFNESS IN A HEMODYNAMIC MANNER

2024· article· en· W4398210625 sur OpenAlexaff
Sanam Khataei, Elizabeth Rico, Émy Philibert, Hasan Obeid, Saliha Addour, Catherine Fortier, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArterial stiffnessHemodynamicsCardiologyInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Arterial stiffness is a risk factor for cardiovascular disease, largely attributable to vascular aging, but it can be accelerated by certain metabolic conditions, such as diabetes and kidney disease. Pulse wave velocity (PWV) is the conventional measure used to assess arterial stiffness, typically measured in the supine position with mechanical sensors placed on the carotid and on the femoral arteries. Recent advancements allow for the use of photoplethysmographic sensors to obtain finger-to-toe PWV (ftPWV), which can be performed in the sitting position, offering a new way to examine the vascular wall hemodynamically. The aim of this study is to 1) evaluate the impact of postural changes on arterial stiffness and 2) identify the determinants of PWV changes. Design and method: Cross-sectional study with a group of patients with kidney disease (eGFR < 60 ml/min) and a control group (eGFR > 60 ml/min). Blood pressure is first measured with an oscillometric device, then the finger-to-toe pulse wave velocity (ftPWV) is obtained using two photoplethysmographic sensors (pOpmetre®). Three measurements are taken in the supine position and then in the sitting position. Subsequently, paired t-test analyses and linear regressions were performed. Results: In the control group (n=37, aged 39 ± 18 years, 54% female), ftPWV increased from 6.8 ± 2.2 to 9.6 ± 2.5 m/s (P<0.001) following the postural change. Similarly, in the kidney disease group (n=73, aged 66 ± 14 years, 37% female), ftPWV significantly increased from 11.2 ± 4.7 to 17.8 ± 11.5 m/s (P<0.001). Linear regression analysis indicated that ftPWV in the supine position (ß = 0.336; P<0.001) and the presence of diabetes (ß=0.291; P<0.001) were associated with a greater increase in ftPWV. Age, sex, and cardiovascular diseases did not have a significant impact on the increase in ftPWV. Conclusions: These preliminary results show a significant increase in ftPWV following postural change, more so in patients with greater arterial stiffness and those with diabetes. This observation presents an intriguing opportunity to investigate whether a postural change can be used as a vascular stress test to identify arterial stiffness.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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