Myocardial performance index to assess cardiac function in spondyloarthritis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to assess cardiac function using the Myocardial Performance Index (MPI) in spondyloarthritis (SpA) patients. MATERIAL AND METHODS: A comprehensive literature search was conducted in databases including Medline, ProQuest, Google Scholar, Scopus, and Cochrane Library, focusing on studies relevant to SpA and MPI from 1995 to 2023. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was employed to assess study quality, and meta-analysis computations were conducted utilizing Review Manager 5.4. RESULTS: A total of 11 studies were included in this systematic review and meta-analysis. The spectrum of SpA covered in this review consisted of 1 study on undifferentiated spondyloarthritis (uSpA) and 10 studies on ankylosing spondylitis (AS). Various MPI assessment methods were utilized, including conventional echocardiography and tissue doppler imaging (TDI). In AS patients, both conventional MPI (cMPI) and tissue doppler MPI (tdMPI) values were significantly higher than those of healthy controls (MD= 0.05, 95% CI: 0.01-0.08, p-value=0.006 and MD=0.08, 95%CI: 0.06-0.10, p value<0.00001, respectively). In the uSpA study, there were no significant differences in MPI values between patients and controls with either cMPI or tdMPI. CONCLUSION: Significant differences in MPI values were observed between AS patients and healthy controls using both cMPI and tdMPI, suggesting that MPI may serve as a useful tool for early detection and management of cardiac dysfunction in AS patients. Further studies were required to validate these findings.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».