Sex-specific prognostic value of automated epicardial adipose tissue quantification on serial lung cancer screening chest computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».