Deep learning-enabled, computed-tomography-based race- and sex-specific epicardial adipose tissue thresholds for cardiovascular risk stratification
Notice bibliographique
Résumé
While the volume of epicardial adipose tissue (EAT) has been linked to various conditions and showed a prognostic value of cardiovascular events, an insufficient effort was put into proposing clear, race- and sex-specific thresholds of high-risk and low-risk EAT amounts. Also, previous works focused on the absolute volume of EAT in milliliters, adjusted to the body size of the patients, and none has proposed a relative measure of what is the amount of EAT for a given patient also in reference to the size of the patient’s heart. In this retrospective study, computed tomography attenuation correction (CTAC) scans from 20,587 patients (58% male; 84% White, 13% Black, 3% Asian) from 6 sites were used. With the previously described deep learning (DL)-based method, EAT values per patient were calculated, and subsequently normalized using either the DL-obtained cardiac volume mask, body size, or both. The association between the percent of EAT in reference to the heart size and incident mortality or nonfatal myocardial infarction (MI) was evaluated with Cox models adjusted for age, sex, body mass index, race, cigarette smoking status, hypertension, diabetes, family history of coronary artery disease, dyslipidemia, and left ventricle size. In total, 4,133 events were observed over a period of 6-year follow-up. Our analysis showed that when the amount of EAT was normalized jointly for body surface area and heart size, the predictive effect of EAT was diminished (p=0.85). Patients with higher EAT density, however, were more likely to experience death or MI during follow-up (p⪅0.001). These results were also confirmed in an analysis with race- and sex-specific thresholds. Additionally, per-race analysis showed that the density was predictive only for White patients (both when using global, as well as race- and sex-specific thresholds). To conclude, we showed that the previously observed effect of the EAT indexed for body size predicting cardiovascular risk was associated with patients’ cardiac sizes. Nevertheless, in our analysis EAT density was still associated with a 6-year risk of death or nonfatal myocardial infarction, and this effect was significant only for a single race.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».