VEGF as a predictor of major adverse events in patients with peripheral arterial disease – an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral arterial disease (PAD) is an atherosclerotic disease caused by the narrowing of peripheral arteries due to atheromatous plaque build-up. Angiogenesis can be beneficial in patients with PAD however it may contribute to negative long-term cardiovascular outcomes. Vascular endothelial growth factor-A (VEGF/VEGF-A) has been associated with PAD. This study investigated the association between VEGF and major adverse cardiovascular events (MACE), and major adverse limb events (MALE) in patient with PAD. Plasma levels of VEGF were quantified in 300 patients with PAD (ABI < 0.9). Patients were monitored for MACE, defined as the composite of myocardial infarction, stroke, and cardiovascular-related death and MALE, defined as composite of progression to chronic limb threatening ischemia, need for surgical intervention, graft/stent re-occlusion, and need for minor or major limb amputation. Multivariable Cox proportional hazards regression was used to assess associations between VEGF levels and the risk of MACE and MALE, reported as hazard ratios with 95% confidence intervals. A Bonferroni correction was applied to address multiple hypothesis testing with p < 0.025 considered as significant. VEGF was independently associated with an increased risk of MACE (HR 1.26, 95% CI: 1.14-1.40, p < 0.001) and MALE (HR 1.176, 95% CI: 1.066-1.297, p = 0.001) after adjusting for cardiovascular risk factors. VEGF demonstrated a strong association with MACE and MALE events with each unit increase in VEGF being associated with a 26.0% increase in the risk of MACE and 17.6% increase in the risk of MALE, supporting its potential utility in risk stratification in patients with PAD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».