Determinants of Cardio-Ankle Vascular Index and Heart-Thigh β Index in the MESA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cardio-ankle vascular index (CAVI) and heart-thigh β index (htβ) assess arterial stiffness by correcting pulse wave velocity for blood pressure to achieve less dependency on blood pressure variations. Normative data for these markers among US communities are lacking. We aimed to assess the determinants and normative values of CAVI and htβ. METHODS: MESA (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis) participants with CAVI and htβ measurements were included (N=2950). A subgroup selected to define normative values included only participants without previous cardiovascular disease, diabetes, smoking, antihypertensive use, and with blood pressure <140/90 mm Hg, body mass index <35 kg/m 2 , and creatinine <1.5 mg/dL. Associations were assessed by multivariable linear regressions. All continuous variables were standardized. RESULTS: Among 2950 participants (mean age, 73.6 years; 47.2% male), older age (β for CAVI=0.39, P <0.001 and htβ=0.41, P <0.001), and male sex (β for CAVI=0.30, P <0.001 and htβ=0.11, P <0.001) were associated with higher arterial indices. Participants with higher blood pressure, height, and diabetes exhibited higher CAVI and htβ. A higher waist circumference was associated with lower CAVI and htβ. Among the normative value subgroup (N=676), the mean CAVI was 8.7 (2 Z score range, 6.5–11.2), and the mean htβ was 8.9 (2 Z score range, 4.3–13.6). Among participants without cardiovascular disease, higher CAVI and htβ were associated with higher predicted 10-year cardiovascular risk estimated by pooled cohort equations (per SD of CAVI=3.6%, P <0.001 and htβ=3.3%, P <0.001). CONCLUSIONS: We report determinants and normative values of CAVI and htβ in a multiethnic community-based US population. Future studies should focus on the prognostic utility of CAVI and htβ.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».