Accelerated vascular ageing after COVID-19 infection: the CARTESIAN study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Increasing evidence suggests that COVID-19 survivors experience long-term cardiovascular complications possibly through development of vascular damage. The study aimed to investigate whether accelerated vascular ageing occurs after COVID-19 infection, and if so, identify its determinants. METHODS: This prospective, multicentric, cohort study, included 34 centres in 16 countries worldwide, in 4 groups of participants-COVID-19-negative controls (ⅰ) and three groups of individuals with recent (6 ± 3 months) exposure to SARS-CoV-2: not hospitalized (ⅱ), hospitalized in general wards (ⅲ), and hospitalized in intensive care units (ⅳ). The main outcome was carotid-femoral pulse wave velocity (PWV), an established biomarker of large artery stiffness. RESULTS: 2390 individuals (age 50 ± 15 years, 49.2% women) were recruited. After adjustment for confounders, all COVID-19-positive groups showed higher PWV (+0.41, +0.37, and +0.40 m/s for groups 2-4, P < .001, P = .001 and P = .003) vs. controls [PWV 7.53 (7.09; 7.97) m/s adjusted mean (95% CI)]. In sex-stratified analyses, PWV differences were significant in women [PWV (+0.55, +0.60, and +1.09 m/s for groups 2-4, P < .001 for all)], but not in men. Among COVID-19 positive women, persistent symptoms were associated with higher PWV, regardless of disease severity and cardiovascular confounders [adjusted PWV 7.52 (95% CI 7.09; 7.96) vs. 7.13 (95% CI 6.67; 7.59) m/s, P < .001]. A stable or improved PWV after 12 months was found in the COVID+ groups, whereas a progression was observed in the COVID- group. CONCLUSIONS: COVID-19 is associated with early vascular ageing in the long term, especially in women.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».