Multiple regression-based correlation between abdominal aortic calcification and paravertebral muscle degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Objective, to investigate the correlation between abdominal aortic calcification and paravertebral muscle degeneration, and to explore possible common risk factors for both. Methods, all patients with lumbar spinal stenosis admitted to Hospital X for MC and CT examination from 2016 to 2024 were selected, and through screening and exclusion, a total of 352 patients with LSS were included in the study, which consisted of 202 males and 150 females aged 40-80 years, with a mean of 63.24 years. The degree of paraspinal muscle degeneration in lumbar MRI, the degree of abdominal aortic calcification in lumbar CT scanning, as well as the patient’s age, duration of LSS, glomerular filtration rate and other indicators were counted, and the distribution characteristics of abdominal aortic calcification and its correlation with paraspinal muscle degeneration were analyzed by the method of multiple regression. Results, of the 352 patients with LSS who were included to meet the criteria, the calcification group (151, 42.90%) and the non-calcification group (201, 57.10%). Mild, moderate and severe paravertebral muscle degeneration accounted for 56.53%, 28.69% and 14.77%, respectively. The AACS in patients with mild PD degeneration stage, moderate PD degeneration stage and severe PD degeneration, all showed a gradual increasing trend with age (P<0.001). Regression results showed that age, paravertebral muscle degeneration and eGFR were risk factors for AAC in patients with LSS. Conclusion, there was a significant correlation between abdominal aortic atherosclerotic calcification and paravertebral muscle degeneration (P<0.001), and the degree of PD degeneration can be used as an effective indicator for early warning of the occurrence of AAC in patients with LSS.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».