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Enregistrement W4413809570 · doi:10.1093/ehjci/jeaf257

Sex-specific prognostic value of automated epicardial adipose tissue quantification on serial lung cancer screening chest computed tomography

2025· article· en· W4413809570 sur OpenAlexaff
Jan M. Brendel, Thomas Mayrhofer, Ibrahim Hadžić, Emilia Norton, I. Langenbach, Marcel C. Langenbach, Matthias Jung, Vineet K. Raghu, Konstantin Nikolaou, Pamela S. Douglas, Michael T. Lu, Hugo J.W.L. Aerts, Borek Foldyna

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthKowa CompanyNvidiaDeutsche ForschungsgemeinschaftAstraZenecaAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerAdipose tissueProportional hazards modelLung cancer screeningCause of deathNational Lung Screening TrialCancerCardiologyGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Epicardial adipose tissue (EAT) is a metabolically active fat depot associated with coronary atherosclerosis and cardiovascular (CV) risk. While EAT is a known prognostic marker in lung cancer screening, its sex-specific prognostic value remains unclear. This study investigated sex differences in the prognostic utility of serial EAT measurements on low-dose chest computed tomography (CT). METHODS AND RESULTS: We analysed baseline and 2-year changes in EAT volume and density using a validated automated deep-learning algorithm in 24 008 heavy-smoking participants from the National Lung Screening Trial (NLST). Sex-stratified multivariable Cox models, adjusted for CV risk factors, body mass index (BMI), and coronary artery calcium (CAC), assessed associations between EAT and all-cause and CV mortality [median follow-up 12.3 years (IQR: 11.9-12.8), 4668 (19.4%) all-cause deaths, 1083 (4.5%) CV deaths]. Women (n = 9841; 41%) were younger, with fewer CV risk factors, lower BMI, fewer pack-years, and lower CAC than men (all P < 0.001). Baseline EAT was associated with similar all-cause and CV mortality risk in both sexes [max. aHR women: 1.70; 95% confidence interval (CI): 1.13-2.55; men: 1.83; 95% CI: 1.40-2.40, P-interaction = 0.986]. However, 2-year EAT changes predicted CV death only in women (aHR: 1.82; 95% CI: 1.37-2.49; P < 0.001), and showed a stronger association with all-cause mortality in women (aHR: 1.52; 95% CI: 1.31-1.77) than in men (aHR: 1.26; 95% CI: 1.13-1.40; P-interaction = 0.041). CONCLUSION: In this large lung cancer screening cohort, serial EAT changes independently predicted CV mortality in women and were more strongly associated with all-cause mortality in women than in men. These findings support routine EAT quantification on chest CT for improved sex-specific cardiovascular risk stratification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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