Investigating tissue factor pathway inhibitor and other protease and protease inhibitors and their association with major adverse aortic events in patients with abdominal aortic aneurysm
Notice bibliographique
Résumé
Background: Abdominal aortic aneurysm (AAA) is characterized by the proteolytic breakdown of the extracellular matrix, leading to dilatation of the aorta and increased risk of rupture. Biomarkers that can predict major adverse aortic events (MAAEs) are needed to risk stratify patients for more rigorous medical treatment and potential earlier surgical intervention. Objectives: The primary objective was to identify the association between baseline levels of these biomarkers and MAAEs over a period of 5 years. Methods: Baseline levels of 3 proteases (matrix metalloproteinases 7, 8, and 10) and 3 protease inhibitors (tissue factor pathway inhibitor [TFPI], SerpinA12, SerpinB3) were investigated. Plasma levels of these biomarkers were quantified in 134 patients with AAA and 134 matched controls. Patients were followed for a 5-year period during which MAAEs were documented. The association between these markers and MAAEs was evaluated using Cox regression and Kaplan-Meier survival curves. Results: = .003) after adjusting for covariates. Kaplan-Meier survival analyses demonstrated that patients in the high TFPI group (defined as plasma levels >25.961 ng/mL) had significantly reduced freedom from the need for aortic repair and MAAEs. Conclusion: These findings suggest that TFPI may serve as a valuable prognostic marker for the risk of MAAEs within 5 years in patients with AAA, potentially offering new tools for the medical management of patients with AAA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».