Association entre l'élastographie vasculaire non invasive et l'indice de masse corporelle chez les enfants
Bibliographic record
Abstract
Sachant que l’Athérosclérose commence durant l’enfance par des marqueurs subcliniques, cette étude explore l’association entre l’indice de masse corporelle (IMC) et l’élastographie vasculaire non-invasive (NIVE) des artères carotides communes chez les enfants. On compare aussi les techniques de mesure de l’intima-média (IMT) des artères carotides en se basant sur le mode-B et la radiofréquence (RF) chez les enfants avec IMC normal et élevé. Il s’agit d’une étude prospective effectuée entre 2005 et 2011. Les paramètres de « NIVE » ont été comparés pour deux groupes d’IMC (normal et élevé) de 60 enfants respectivement, faisant tous partie de la cohorte de l’étude QUebec Adipose and Lifestyle Investigation in Youth (QUALITY). Les paramètres de NIVE incluent la contrainte axiale cumulative (CAS) en %, la translation axiale cumulative (CAT) en mm. L’épaisseur de l’intima-média est calculée selon trois méthodes : logiciel «M’ath-Std» (mode-B), « echotracking » des signaux de RF et probabilité de distribution des signaux de RF sur la plateforme NIVE. Une analyse ANOVA et corrélation Pearson ont été effectuées sur le logiciel SAS version 9.3. Une corrélation intra-class (ICC) a été effectuée sur un logiciel MedCalc version 17.2. L’âge moyen était 11,4 ans pour le groupe IMC normal et 12 pour le groupe IMC élevé. Cinquante-huit pourcent étaient des garçons dans le groupe IMC normal et 63% dans le groupe IMC élevé. Les deux groupes étaient différents selon l’âge, stade de Tanner, tension artérielle (systolique et diastolique), et LDL mais similaire pour le sexe. En contrôlant pour les variables confondantes, la CAS n’est pas différente entre les deux groupes. La CAT est plus basse chez les enfants avec IMC normal (CAT=0.51 +/-0.17 mm pour le groupe « IMC normal » et 0.67+/-0.24 mm pour le groupe « IMC élevé » (p<0.001)). Il y a une très faible corrélation entre les trois techniques de mesure d’IMT ICC=0,34 (95% intervalle de confiance 0,27-0,39). L’IMT est significativement plus élevé dans le groupe d’enfants « IMC élevé ». Mode-B (0.55 mm « IMC normal » vs. 0.57 mm « IMC élevé »; p=0.02); IMT RF (0.45 mm « IMC normal » vs. 0.48 mm « IMC élevé »; p=0.03) et IMT probabilité de distribution des signaux RF (0.32 mm « IMC normal » vs. 0.35 mm « IMC élevé »; p=0.010). La NIVE montre une différence significative dans la CAT de l'artère carotide commune des enfants avec un IMC normal par rapport à l'IMC élevé. Des variations significatives de la mesure des IMT ont été observées entre les différentes techniques. Cependant, les enfants avec IMC élevé ont des valeurs IMT plus élevées, indépendamment de la méthode utilisée. Les deux marqueurs subcliniques peuvent être utilisés pour la stratification des enfants à risque de maladies cardiovasculaires. La même méthode devrait toujours être utilisée.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".