Predict Coronary(관상 동맥 예측)란 무엇입니까?
Predict Coronary 관상 동맥 예측 - OBJECTIVE To study whether serum galectin-3 and other biomarkers of inflammation predict coronary heart disease (CHD) in subjects with long-standing childhood-onset type 1 diabetes. [1] Narrowing of retinal arteries was found to predict coronary microvascular disease as determined by magnetic resonance imaging (MRI). [2] We investigated the ability of SSS and SDS values to predict coronary artery disease. [3] Purpose: We carried out this study to evaluate the predictive value of atherosclerosis burden score (ABS) to predict coronary artery disease (CAD) among asymptomatic patients without known cardiovascular disease (CVD), as compared to other imaging or functional techniques, namely coronary artery calcium (CAC) score, carotid intima-media thickness (C-IMT), and ankle brachial index (ABI). [4] This research introduces a method to development of an algorithm to predict coronary artery disease based on artificial intelligence. [5] BACKGROUND It has been reported that high expression levels of miR-197 can predict coronary artery disease (CAD). [6] Background: Evidence reveals that microRNA (miRNA) can predict coronary restenosis in patients suffering from coronary heart disease (CHD) after percutaneous coronary intervention (PCI). [7] We assessed whether high triglycerides (TG) and low high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels, expressed by an increased TG/HDL-C ratio, predict coronary atherosclerotic disease (CAD) outcomes in patients with stable angina. [8] Background Peripheral artery disease (PAD) may be a useful tool to predict coronary artery disease (CAD) in patients undergoing coronary angiography. [9] Various statistical parameters are extracted from HRV to predict coronary heart disease (CHD) risk among the subjects. [10] Specifically, in this study, the authors wish to emphasize the choice of a relevant set of experimental activities to provide data for the validation of computational models aiming to predict coronary stent deployment. [11] Evidence shows that long-stranded non-coding RNA (LncRNA) can predict coronary artery restenosis in patients suffering from coronary heart disease after percutaneous coronary intervention, suggesting that LncRNA may become a promising biomarker for the diagnosis of coronary artery restenosis after percutaneous coronary intervention. [12] OBJECTIVES To test the performance of the Son risk score which was created to predict coronary artery abnormalities from baseline variables in North American patients with Kawasaki disease. [13] Purpose To assess the ability of deep convolutional neural networks (DCNNs) to predict coronary artery calcium (CAC) and cardiovascular risk on chest radiographs. [14] It has proven to be that CAC is a consistent test to predict coronary heart disease and cardiovascular events across a wide range of patient profiles. [15] Many parameters included in the Anticoagulation and Risk Factors in Atrial Fibrillation (ATRIA) and CHA2DS2-VASc (congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years, diabetes mellitus, stroke, vascular disease, age 65-74 years, sex category) scores also predict coronary artery disease (CAD). [16] The score was calculated to predict coronary stenosis >50% by CCTA, which was performed using a 320-detector CT (Acquilion One, Vision, Canon, USA) with prospective ECG gating. [17] Background: The use of a polygenic risk score (PRS) to predict coronary heart disease (CHD) events has been demonstrated in the general adult population. [18] This cohort study compares the value of total cholesterol (TC) readings earlier versus later in life to predict coronary atherosclerosis, cardiovascular events, and cardiovascular death. [19] Background Evidence reveals that inflammatory factors can predict coronary restenosis in patients suffering from coronary heart disease (CHD) after percutaneous coronary intervention (PCI). [20] This study tests the ability of this WSS feature, alone or combined with WSS magnitude, to predict coronary wall thickness (WT) longitudinal changes. [21] OBJECTIVES To evaluate electrocardiogram (ECG) markers to predict coronary involvement in patients with Kawasaki disease (KD) by assessing measures of ventricular repolarization parameters on the 12-lead ECG. [22] AIMS To develop and validate a nomogram using retinal vasculature features and clinical variables to predict coronary artery disease (CAD) in patients with suspected angina. [23] Thus, we wanted to determine if circulating miRNAs could predict coronary ISR. [24] Because of increasing availability of highly sensitive ultrasonography probes and for a noninvasive procedures, we can predict coronary artery disease (CAD) more precisely in patients having multiple traditional risk factors so it may reduce morbidity and mortality due to CAD and elevated CIMT can be used as surrogate marker of underlying CAD. [25] CONCLUSIONS We present the first study showing that the severity of CAS and carotid vascular indexes (IMT, EMT and combined index PATIMA) may predict coronary revascularization in patients with high or a very high CV risk. [26] BAI showed a reasonable ability to predict coronary risk in participants of the ELSA-Brasil (AUC>60%, except for the group of men of 60-74 years of age). [27] The Framingham Risk Score (FRS) has been reported to predict coronary heart disease (CHD), but its assessment has been unsuccessful in Asian population. [28] IMA levels in the serum can be considered as a marker to predict coronary slow flow. [29] Conclusion: From different platelet indices, the platelet to lymphocyte ratio with predictive accuracy and sensitivity predict coronary perfusion impairment based on the increase in TIMI frame count. [30] AIMS Carotid intima-media thickness (CIMT) has been widely used to risk stratify and predict coronary artery disease (CAD) despite its significant limitations. [31] We sought to investigate whether levels of matrix metalloproteinases (MMPs) and their inhibitors predict coronary atherosclerotic plaque instability, as assessed by intravascular ultrasound (IVUS) virtual histology during coronary angiography. [32] This study sought to investigate the utility of nuclear MR (NMR) spectroscopy measurements of serum lipoprotein particle counts and size and glycoprotein acetylation (GlycA) burden to predict coronary atherosclerosis in SLE. [33] MB may predict coronary spasms. [34] In this paper, we propose a preprocessing extensive approach to predict Coronary Heart Diseases (CHD). [35] The carotid plaque score is superior to carotid intima-media thickness for risk stratification in patients with familial hypercholesterolemia and both can independently predict coronary artery disease. [36] A common application has been to predict coronary heart mortality based on data on risk factors, e. [37] The predictive power of the MRS is comparable to the AUC of the Framingham Risk Score, one of the most widely used clinical tools to predict coronary heart disease. [38]목적 혈청 갈렉틴-3 및 기타 염증 바이오마커가 소아기에 발병한 제1형 당뇨병 환자에서 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하는지 여부를 연구합니다. [1] 자기공명영상촬영(MRI)에 의해 결정된 바와 같이 망막 동맥의 협착은 관상 동맥 미세혈관 질환을 예측하는 것으로 밝혀졌습니다. [2] 우리는 관상 동맥 질환을 예측하는 SSS 및 SDS 값의 능력을 조사했습니다. [3] 목적: 심혈관질환이 없는 무증상 환자에서 관상동맥질환을 예측하기 위한 동맥경화부담점수(ABS)의 예측치를 관상동맥과 비교하여 평가하고자 하였다. 칼슘(CAC) 점수, 경동맥 내중막 두께(C-IMT) 및 발목 상완 지수(ABI). [4] 본 연구에서는 인공지능을 기반으로 관상동맥질환을 예측하는 알고리즘을 개발하는 방법을 소개한다. [5] 배경 miR-197의 높은 발현 수준은 관상 동맥 질환(CAD)을 예측할 수 있다고 보고되었습니다. [6] 배경: microRNA(miRNA)가 경피적 관상동맥 중재술(PCI) 후 관상동맥 심장질환(CHD)으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있다는 증거가 있습니다. [7] 우리는 증가된 TG/HDL-C 비율로 표현되는 높은 중성지방(TG)과 낮은 고밀도 지단백 콜레스테롤(HDL-C) 수치가 안정형 협심증 환자에서 관상동맥 죽상경화증(CAD) 결과를 예측하는지 여부를 평가했습니다. [8] 배경 말초동맥질환(PAD)은 관상동맥 조영술을 받는 환자에서 관상동맥질환(CAD)을 예측하는 데 유용한 도구일 수 있습니다. [9] HRV에서 다양한 통계적 매개변수를 추출하여 피험자 간의 관상동맥 심장병(CHD) 위험을 예측합니다. [10] 특히, 이 연구에서 저자는 관상 동맥 스텐트 배치를 예측하는 것을 목표로 하는 계산 모델의 검증을 위한 데이터를 제공하기 위해 관련 실험 활동 세트의 선택을 강조하고자 합니다. [11] 증거에 따르면 긴 가닥의 비암호화 RNA(LncRNA)가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 심장질환으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있으며, 이는 LncRNA가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 재협착 진단을 위한 유망한 바이오마커가 될 수 있음을 시사합니다. [12] 목표 북미 가와사키병 환자의 기준 변수에서 관상동맥 이상을 예측하기 위해 만든 Son 위험 점수의 성능을 테스트합니다. [13] 목적 심부 컨볼루션 신경망(DCNN)이 흉부 방사선 사진에서 관상동맥 칼슘(CAC) 및 심혈관 위험을 예측하는 능력을 평가합니다. [14] CAC는 광범위한 환자 프로필에서 관상 동맥 심장 질환 및 심혈관 사건을 예측하는 일관된 테스트임이 입증되었습니다. [15] nan [16] 점수는 전향적 ECG 게이팅과 함께 320-검출기 CT(Acquilion One, Vision, Canon, USA)를 사용하여 수행된 CCTA에 의해 >50% 관상 협착증을 예측하기 위해 계산되었습니다. [17] 배경: 관상 동맥 심장 질환(CHD) 사건을 예측하기 위해 다유전자 위험 점수(PRS)를 사용하는 것이 일반 성인 인구에서 입증되었습니다. [18] 이 코호트 연구는 관상동맥 죽상경화증, 심혈관 사건 및 심혈관 사망을 예측하기 위해 생애 초기와 후기의 총 콜레스테롤(TC) 수치를 비교합니다. [19] 배경 증거에 따르면 염증 인자는 경피적 관상동맥 중재술(PCI) 후 관상동맥 심장질환(CHD)으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있습니다. [20] 이 연구는 이 WSS 기능을 단독으로 또는 WSS 크기와 결합하여 관상 동맥 벽 두께(WT) 길이 방향 변화를 예측하는 능력을 테스트합니다. [21] 목표 12-리드 ECG에서 심실 재분극 매개변수 측정을 평가하여 가와사키병(KD) 환자의 관상 동맥 침범을 예측하기 위해 심전도(ECG) 마커를 평가합니다. [22] 목표 협심증이 의심되는 환자의 관상 동맥 질환(CAD)을 예측하기 위해 망막 혈관 구조 및 임상 변수를 사용하여 노모그램을 개발하고 검증합니다. [23] 따라서 우리는 순환하는 miRNA가 관상동맥 ISR을 예측할 수 있는지 확인하고 싶었습니다. [24] 고감도 초음파 프로브의 가용성이 증가하고 비침습적 절차에 대해 우리는 기존의 여러 위험 요인을 가진 환자에서 관상 동맥 질환(CAD)을 보다 정확하게 예측할 수 있으므로 CAD 및 상승된 CIMT로 인한 이환율 및 사망률을 줄일 수 있습니다. 기본 CAD의 대리 마커. [25] 결론 우리는 CAS 및 경동맥 혈관 지수(IMT, EMT 및 결합 지수 PATIMA)의 중증도가 CV 위험이 높거나 매우 높은 환자에서 관상동맥 혈관재생을 예측할 수 있음을 보여주는 첫 번째 연구를 제시합니다. [26] BAI는 ELSA-Brasil 참가자에서 관상동맥 위험을 예측하는 합리적인 능력을 보여주었습니다(AUC>60%, 60-74세 남성 그룹 제외). [27] Framingham Risk Score(FRS)는 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하는 것으로 보고되었지만 아시아 인구에서는 평가가 성공적이지 못했습니다. [28] 혈청 내 IMA 수준은 관상 동맥 느린 흐름을 예측하는 마커로 간주될 수 있습니다. [29] 결론: 다양한 혈소판 지수에서 예측 정확도와 민감도를 가진 혈소판 대 림프구 비율은 TIMI 프레임 수의 증가를 기반으로 관상 동맥 관류 장애를 예측합니다. [30] 목표 경동맥 내막 두께(CIMT)는 상당한 한계에도 불구하고 관상 동맥 질환(CAD)을 분류하고 예측하는 데 널리 사용되었습니다. [31] 우리는 관상동맥 조영술 동안 혈관내 초음파(IVUS) 가상 조직학에 의해 평가된 바와 같이 기질 금속단백분해효소(MMP) 및 그 억제제의 수준이 관상동맥 죽상경화판 불안정성을 예측하는지 여부를 조사하고자 했습니다. [32] 이 연구는 SLE에서 관상 동맥 동맥 경화증을 예측하기 위해 혈청 지단백질 입자 수와 크기 및 당단백질 아세틸화(GlycA) 부담에 대한 핵 MR(NMR) 분광법 측정의 유용성을 조사하고자 했습니다. [33] MB는 관상 동맥 경련을 예측할 수 있습니다. [34] 이 논문에서 우리는 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하기 위한 광범위한 전처리 접근 방식을 제안합니다. [35] 경동맥 플라크 점수는 가족성 고콜레스테롤혈증 환자의 위험 계층화에 대해 경동맥 내막 두께보다 우수하며 둘 다 독립적으로 관상 동맥 질환을 예측할 수 있습니다. [36] 일반적인 응용 프로그램은 위험 요인에 대한 데이터를 기반으로 관상 동맥 심장 사망률을 예측하는 것입니다. [37] MRS의 예측력은 관상 동맥 심장 질환을 예측하는 데 가장 널리 사용되는 임상 도구 중 하나인 Framingham Risk Score의 AUC와 비슷합니다. [38]
coronary heart disease 관상 동맥 심장 질환
Background: Evidence reveals that microRNA (miRNA) can predict coronary restenosis in patients suffering from coronary heart disease (CHD) after percutaneous coronary intervention (PCI). [1] Evidence shows that long-stranded non-coding RNA (LncRNA) can predict coronary artery restenosis in patients suffering from coronary heart disease after percutaneous coronary intervention, suggesting that LncRNA may become a promising biomarker for the diagnosis of coronary artery restenosis after percutaneous coronary intervention. [2] Background Evidence reveals that inflammatory factors can predict coronary restenosis in patients suffering from coronary heart disease (CHD) after percutaneous coronary intervention (PCI). [3]배경: microRNA(miRNA)가 경피적 관상동맥 중재술(PCI) 후 관상동맥 심장질환(CHD)으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있다는 증거가 있습니다. [1] 증거에 따르면 긴 가닥의 비암호화 RNA(LncRNA)가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 심장질환으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있으며, 이는 LncRNA가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 재협착 진단을 위한 유망한 바이오마커가 될 수 있음을 시사합니다. [2] 배경 증거에 따르면 염증 인자는 경피적 관상동맥 중재술(PCI) 후 관상동맥 심장질환(CHD)으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있습니다. [3]
May Predict Coronary
CONCLUSIONS We present the first study showing that the severity of CAS and carotid vascular indexes (IMT, EMT and combined index PATIMA) may predict coronary revascularization in patients with high or a very high CV risk. [1] MB may predict coronary spasms. [2]결론 우리는 CAS 및 경동맥 혈관 지수(IMT, EMT 및 결합 지수 PATIMA)의 중증도가 CV 위험이 높거나 매우 높은 환자에서 관상동맥 혈관재생을 예측할 수 있음을 보여주는 첫 번째 연구를 제시합니다. [1] MB는 관상 동맥 경련을 예측할 수 있습니다. [2]
predict coronary artery 관상 동맥 예측
We investigated the ability of SSS and SDS values to predict coronary artery disease. [1] Purpose: We carried out this study to evaluate the predictive value of atherosclerosis burden score (ABS) to predict coronary artery disease (CAD) among asymptomatic patients without known cardiovascular disease (CVD), as compared to other imaging or functional techniques, namely coronary artery calcium (CAC) score, carotid intima-media thickness (C-IMT), and ankle brachial index (ABI). [2] This research introduces a method to development of an algorithm to predict coronary artery disease based on artificial intelligence. [3] BACKGROUND It has been reported that high expression levels of miR-197 can predict coronary artery disease (CAD). [4] Background Peripheral artery disease (PAD) may be a useful tool to predict coronary artery disease (CAD) in patients undergoing coronary angiography. [5] Evidence shows that long-stranded non-coding RNA (LncRNA) can predict coronary artery restenosis in patients suffering from coronary heart disease after percutaneous coronary intervention, suggesting that LncRNA may become a promising biomarker for the diagnosis of coronary artery restenosis after percutaneous coronary intervention. [6] OBJECTIVES To test the performance of the Son risk score which was created to predict coronary artery abnormalities from baseline variables in North American patients with Kawasaki disease. [7] Purpose To assess the ability of deep convolutional neural networks (DCNNs) to predict coronary artery calcium (CAC) and cardiovascular risk on chest radiographs. [8] Many parameters included in the Anticoagulation and Risk Factors in Atrial Fibrillation (ATRIA) and CHA2DS2-VASc (congestive heart failure, hypertension, age ≥75 years, diabetes mellitus, stroke, vascular disease, age 65-74 years, sex category) scores also predict coronary artery disease (CAD). [9] AIMS To develop and validate a nomogram using retinal vasculature features and clinical variables to predict coronary artery disease (CAD) in patients with suspected angina. [10] Because of increasing availability of highly sensitive ultrasonography probes and for a noninvasive procedures, we can predict coronary artery disease (CAD) more precisely in patients having multiple traditional risk factors so it may reduce morbidity and mortality due to CAD and elevated CIMT can be used as surrogate marker of underlying CAD. [11] AIMS Carotid intima-media thickness (CIMT) has been widely used to risk stratify and predict coronary artery disease (CAD) despite its significant limitations. [12] The carotid plaque score is superior to carotid intima-media thickness for risk stratification in patients with familial hypercholesterolemia and both can independently predict coronary artery disease. [13]우리는 관상 동맥 질환을 예측하는 SSS 및 SDS 값의 능력을 조사했습니다. [1] 목적: 심혈관질환이 없는 무증상 환자에서 관상동맥질환을 예측하기 위한 동맥경화부담점수(ABS)의 예측치를 관상동맥과 비교하여 평가하고자 하였다. 칼슘(CAC) 점수, 경동맥 내중막 두께(C-IMT) 및 발목 상완 지수(ABI). [2] 본 연구에서는 인공지능을 기반으로 관상동맥질환을 예측하는 알고리즘을 개발하는 방법을 소개한다. [3] 배경 miR-197의 높은 발현 수준은 관상 동맥 질환(CAD)을 예측할 수 있다고 보고되었습니다. [4] 배경 말초동맥질환(PAD)은 관상동맥 조영술을 받는 환자에서 관상동맥질환(CAD)을 예측하는 데 유용한 도구일 수 있습니다. [5] 증거에 따르면 긴 가닥의 비암호화 RNA(LncRNA)가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 심장질환으로 고통받는 환자의 관상동맥 재협착을 예측할 수 있으며, 이는 LncRNA가 경피적 관상동맥 중재술 후 관상동맥 재협착 진단을 위한 유망한 바이오마커가 될 수 있음을 시사합니다. [6] 목표 북미 가와사키병 환자의 기준 변수에서 관상동맥 이상을 예측하기 위해 만든 Son 위험 점수의 성능을 테스트합니다. [7] 목적 심부 컨볼루션 신경망(DCNN)이 흉부 방사선 사진에서 관상동맥 칼슘(CAC) 및 심혈관 위험을 예측하는 능력을 평가합니다. [8] nan [9] 목표 협심증이 의심되는 환자의 관상 동맥 질환(CAD)을 예측하기 위해 망막 혈관 구조 및 임상 변수를 사용하여 노모그램을 개발하고 검증합니다. [10] 고감도 초음파 프로브의 가용성이 증가하고 비침습적 절차에 대해 우리는 기존의 여러 위험 요인을 가진 환자에서 관상 동맥 질환(CAD)을 보다 정확하게 예측할 수 있으므로 CAD 및 상승된 CIMT로 인한 이환율 및 사망률을 줄일 수 있습니다. 기본 CAD의 대리 마커. [11] 목표 경동맥 내막 두께(CIMT)는 상당한 한계에도 불구하고 관상 동맥 질환(CAD)을 분류하고 예측하는 데 널리 사용되었습니다. [12] 경동맥 플라크 점수는 가족성 고콜레스테롤혈증 환자의 위험 계층화에 대해 경동맥 내막 두께보다 우수하며 둘 다 독립적으로 관상 동맥 질환을 예측할 수 있습니다. [13]
predict coronary heart 관상 동맥 심장 예측
OBJECTIVE To study whether serum galectin-3 and other biomarkers of inflammation predict coronary heart disease (CHD) in subjects with long-standing childhood-onset type 1 diabetes. [1] Various statistical parameters are extracted from HRV to predict coronary heart disease (CHD) risk among the subjects. [2] It has proven to be that CAC is a consistent test to predict coronary heart disease and cardiovascular events across a wide range of patient profiles. [3] Background: The use of a polygenic risk score (PRS) to predict coronary heart disease (CHD) events has been demonstrated in the general adult population. [4] The Framingham Risk Score (FRS) has been reported to predict coronary heart disease (CHD), but its assessment has been unsuccessful in Asian population. [5] In this paper, we propose a preprocessing extensive approach to predict Coronary Heart Diseases (CHD). [6] A common application has been to predict coronary heart mortality based on data on risk factors, e. [7] The predictive power of the MRS is comparable to the AUC of the Framingham Risk Score, one of the most widely used clinical tools to predict coronary heart disease. [8]목적 혈청 갈렉틴-3 및 기타 염증 바이오마커가 소아기에 발병한 제1형 당뇨병 환자에서 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하는지 여부를 연구합니다. [1] HRV에서 다양한 통계적 매개변수를 추출하여 피험자 간의 관상동맥 심장병(CHD) 위험을 예측합니다. [2] CAC는 광범위한 환자 프로필에서 관상 동맥 심장 질환 및 심혈관 사건을 예측하는 일관된 테스트임이 입증되었습니다. [3] 배경: 관상 동맥 심장 질환(CHD) 사건을 예측하기 위해 다유전자 위험 점수(PRS)를 사용하는 것이 일반 성인 인구에서 입증되었습니다. [4] Framingham Risk Score(FRS)는 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하는 것으로 보고되었지만 아시아 인구에서는 평가가 성공적이지 못했습니다. [5] 이 논문에서 우리는 관상 동맥 심장 질환(CHD)을 예측하기 위한 광범위한 전처리 접근 방식을 제안합니다. [6] 일반적인 응용 프로그램은 위험 요인에 대한 데이터를 기반으로 관상 동맥 심장 사망률을 예측하는 것입니다. [7] MRS의 예측력은 관상 동맥 심장 질환을 예측하는 데 가장 널리 사용되는 임상 도구 중 하나인 Framingham Risk Score의 AUC와 비슷합니다. [8]
predict coronary atherosclerotic
We assessed whether high triglycerides (TG) and low high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels, expressed by an increased TG/HDL-C ratio, predict coronary atherosclerotic disease (CAD) outcomes in patients with stable angina. [1] We sought to investigate whether levels of matrix metalloproteinases (MMPs) and their inhibitors predict coronary atherosclerotic plaque instability, as assessed by intravascular ultrasound (IVUS) virtual histology during coronary angiography. [2]우리는 증가된 TG/HDL-C 비율로 표현되는 높은 중성지방(TG)과 낮은 고밀도 지단백 콜레스테롤(HDL-C) 수치가 안정형 협심증 환자에서 관상동맥 죽상경화증(CAD) 결과를 예측하는지 여부를 평가했습니다. [1] 우리는 관상동맥 조영술 동안 혈관내 초음파(IVUS) 가상 조직학에 의해 평가된 바와 같이 기질 금속단백분해효소(MMP) 및 그 억제제의 수준이 관상동맥 죽상경화판 불안정성을 예측하는지 여부를 조사하고자 했습니다. [2]