Defining abnormal flow-mediated slowing of brachial–radial pulse wave velocity, a noninvasive vasoreactivity test
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Flow-mediated slowing (FMS) reflects macrovascular reactivity by quantifying the decline in brachial-radial pulse wave velocity (PWV) during reactive hyperaemia. We identified abnormal FMS response using normal values and integrative algorithms. METHODS: In this cross-sectional, observational study, 408 community-dwelling individuals underwent FMS testing with 5 min of upper arm occlusion. FMS was assessed at 30 s intervals for 4 min postocclusion. From 76 healthy individuals, we extracted limits of normality for peak FMS, defining an abnormal peak response if PWV slowed by less than 9.4% (if <60 years) or 4.6% (if ≥60 years). Group-based trajectory modelling (GBTM) assigned participants to distinct FMS response groups. Multivariable regression identified clinical correlates of the FMS response groups. RESULTS: Higher age correlated independently with less decline in PWV in the early phase ( P ≤ 0.0076 for 0-30 s), whereas higher SBP and no beta blocker use were linked to less decline overall (SBP: P ≤ 0.048 for 0-210 s; beta blockers: P ≤ 0.014 for 0-180 s). Abnormal peak FMS was associated with higher SBP [adjusted odds ratio (OR): 1.31, P = 0.0017) and less use of beta blockers (adjusted OR: 0.44, P = 0.041). A three-group GBTM model identified a low, moderate and high FMS response group. The risk for a low FMS response increased with age, SBP and no use of beta blockers ( P ≤ 0.038 for all). CONCLUSION: Abnormal FMS response was linked to cardiovascular risk factors such as ageing, hypertension and beta blocker use. The FMS response patterns may enable qualitative interpretation of FMS tests, though validation against hard clinical outcomes is warranted.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».