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Enregistrement W4402642769 · doi:10.3390/jcm13185533

Epicardial Fat in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Compared with Reduced Ejection Fraction

2024· article· en· W4402642769 sur OpenAlexaff
Gurwinder S. Sidhu, Simon W. Rabkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyEjection fractionHeart failureDiastoleHeart failure with preserved ejection fractionStroke volumeSystoleBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The role of epicardial adipose tissue (EAT) in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) remains to be defined. Methods: A consecutive series of outpatients with chronic heart failure—heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and HFpEF and/or diastolic dysfunction—had EAT assessed by echocardiographic measurement and related to indices of cardiac structure and function. Results: Epicardial fat thickness was significantly (p < 0.05) greater in HFpEF (N = 141) with a mean of 6.7 ± 1.6 mm compared with a mean of 5.1 ± 1.0 mm in HFrEF (n = 40). After adjusting for the relationship with BMI, in HFpEF, epicardial fat was significantly (p < 0.05) negatively correlated with left ventricular internal diameter end diastole (LVIDd), left ventricular internal diameter end systole (LVIDs), left ventricular (LV) end-diastolic volume (EDV) index, lateral e’, septal e’, right atrial (RA) volume index, and hemoglobin (Hgb). The association with Hgb was no longer significant after adjusting for the effect of age. HFpEF was associated with smaller LVIDd, LVIDs, LV EDV indexes, and left atrial (LA) and RA volume indexes. Conclusions: Epicardial fat is significantly (p < 0.05) greater in HFpEF than HFrEF. Epicardial fat is associated with smaller cardiac chamber sizes in HFpEF suggesting that epicardial fat acts as a constraint to cardiac dilation.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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