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Enregistrement W7105197310 · doi:10.71781/25994

Carotid artery biomechanical parameters as measured with ultrasound elastography in HIV individuals – an assessment of the association to coronary atherosclerosis and comparison to traditional cardiovascular risk factors

2023· dissertation· en· W7105197310 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronary atherosclerosisFramingham Risk ScoreUltrasoundPoisson regressionReceiver operating characteristicCohortCoronary artery diseaseAtherosclerosis Risk in CommunitiesProspective cohort studyUnivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study aims to assess the association of biomechanical characteristics of carotid walls and carotid intima-media thickness (IMT), as assessed by ultrasound, when incorporated into prediction models for coronary CT plaque burden in both people living with HIV (PLWH) and HIV-negative control individuals. Methods: In this cross-sectional study, 164 participants (mean age 57 years ± 8 years; 134 males) with low to intermediate cardiovascular risk were recruited from the ongoing prospective Canadian HIV and Aging Cohort Study (CHACS). Among the 164 recruited participants, a total of 154 individuals (mean age, 56.5 years ± 7.55 years; 83 PLWH, 54%; 137 males; 88%) were evaluated. Ten participants were excluded due to unavailable coronary plaque data. The mean time interval between coronary CT and carotid ultrasound per participant was 7.69 ± 20.1 months. Using ultrasound, cumulated axial strain, cumulated shear strain, cumulated axial translation, cumulated lateral translation, and IMT of the common and internal carotid arteries were measured. Participants also underwent cardiac CT for coronary plaque assessment. Univariate and multivariate Poisson regression analyses with robust variance were performed to identify independent associations of cardiovascular risk factors, IMT, and elastography parameters with coronary plaque presence. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis and the area under the curve (AUC) were used to compare different prediction models for coronary plaque presence. Results: The study included 83 PLWH and 71 controls (N=154). The median 10-year Framingham risk score was 12% [IQR, 8 - 16] in PLWH and 9% [IQR, 7 - 15] in controls (p = 0.045). In the PLWH group, coronary plaques were observed in 55 participants (61.1%) compared to 42 (56.8%) in the non-HIV control group (p = .46). Carotid IMT and all elastography features for both the internal and common carotid arteries were similar between PLWH and healthy volunteers. 4 After adjusting for cardiovascular risk using multivariate Poisson regression, smoking exposure was significantly associated with coronary plaque presence on CT (prevalence ratio 1.10, 95% CI 1.04 – 1.13, p < 0.001). No significant associations were found with other coronary artery disease risk factors or HIV status in multivariate analysis. Carotid elastography parameters and carotid intima-media thickness were not associated with coronary atherosclerosis after adjustment. AUC analyses did not reveal any significant differences in predictive accuracy between models when adding either elastography parameters, IMT, or both elastography parameters and IMT results to the cardiovascular risk factor model, with AUC ranging from 0.647 to 0.681 in all models. Conclusion: In our study, models incorporating carotid elastography and IMT did not enhance the prediction of coronary plaque presence in PLWH or controls, compared to models including only traditional cardiovascular risk factors. Key words: HIV, computed tomography, angiography, us elastography, atherosclerosis

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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