Echocardiographic assessment of epicardial adipose tissue thickness as independent predictor in coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the utility of echocardiography-measured epicardial adipose tissue (EAT) thickness (EATT) as an independent predictor for coronary artery disease (CAD), examining its correlation with oxidative stress levels in epicardial tissue and the complexity of the disease in patients undergoing open-heart surgery. This study included a total of 25 patients referred for cardiac surgery with 14 in the CAD group and 11 in the non-CAD group. Epicardial fat was sampled from patients subjected to open-heart surgery . EATT was higher in the CAD group compared to the non-CAD group (8.15 ± 2.09 mm vs. 5.12 ± 1.8 mm, p = 0.001). The epicardial reactive oxygen species level was higher in the CAD group compared to the non-CAD group (21.4 ± 2.47 nmol H 2 O 2 /g tisssue/h vs. 15.7 ± 1.55 nmol H 2 O 2 /g tisssue/h, p < 0.001). EATT greater than 6.05 mm was associated with CAD, with a sensitivity of 86% and specificity of 73%. Echocardiographically measured EATT is a significant, independent predictor of CAD. Its relationship with increased EAT oxidative stress levels suggests a potential mechanistic link between EATT and CAD pathogenesis. These findings highlight the importance of EATT as a diagnostic tool in assessing the complexity of CAD in patients undergoing cardiac surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».