Heart Rate Turbulence and T‐Wave Alternans in Patients with Coronary Artery Disease: The Influence of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with diabetes mellitus (DM) have a higher risk of sudden cardiac death. Factors associated with the risk profiles of coronary artery disease (CAD) patients with DM are not well established. Heart rate turbulence (HRT) and T-wave alternans (TWA) are often used to predict arrhythmia events. METHODS AND RESULTS: HRT and TWA were measured in two independent groups: the ARTEMIS cohort study and the REFINE-ICD randomized trial. ARTEMIS assesses risk 3-12 months after coronary angiography in patients with CAD. The initial 1001 patients in ARTEMIS, 526 with and 475 without DM, are included in this analysis. REFINE-ICD compares usual care versus usual care plus ICD therapy in patients with left ventricular (LV) ejection fraction (EF) values of 36-50% assessed 2-15 months after myocardial infarction. The initial 275 patients screened in REFINE ICD are included in this analysis. Abnormal HRT plus TWA was more common in patients with versus without DM in ARTEMIS (125/526, 24% vs 63/475, 13%; P < 0.001) and REFINE-ICD (43/55, 78% vs 55/220, 25%; P < 0.001), respectively. Abnormal HRT plus TWA was also more common in patients with LVEF values < 50% (28%) vs ≥ 50% (18%; P < 0.001) in ARTEMIS and LVEF values below the population median of 42% (60/138, 43%) versus above the median (38/137, 28%; P < 0.01) in REFINE-ICD. CONCLUSIONS: Abnormal HRT plus TWA is more common in CAD patients with DM compared with the patients without DM and is related to the severity of LV dysfunction. CLINICAL TRIAL REGISTRATION INFORMATION: http://www.clinicaltrials.gov, NCT01426685; http://www.clinicaltrials.gov, NCT00673842.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».