Clinical Risk Stratification for Primary Prevention Implantable Cardioverter Defibrillators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A conceptualized model may be useful for understanding risk stratification of primary prevention implantable cardioverter defibrillators considering the competing risks of appropriate implantable cardioverter defibrillator shock versus mortality. METHODS AND RESULTS: In a prospective, multicenter, population-based cohort with left ventricular ejection fraction ≤35% referred for primary prevention implantable cardioverter defibrillator, we developed dual risk stratification models to determine the competing risks of appropriate defibrillator shock versus mortality using a Fine-Gray subdistribution hazard model. Among 7020 patients referred, 3445 underwent defibrillator implant (79.7% men, median, 66 years [25th, 75th: 58-73]). During 5918 person-years of follow-up, appropriate shock occurred in 204 patients (3.6 shocks/100 person-years) and 292 died (4.9 deaths/100 person-years). Competing risk predictors of appropriate shock included nonsustained ventricular tachycardia, atrial fibrillation, serum creatinine concentration, digoxin or amiodarone use, and QRS duration near 130-ms peak. One-year cumulative incidence of appropriate shock was 0.9% in the lowest risk category, and 1.7%, 2.5%, 4.9%, and 9.3% in low, intermediate, high, and highest risk groups, respectively. Hazard ratios for appropriate shock ranged from 4.04 to 7.79 in the highest 3 deciles (all P≤0.001 versus lowest risk). Cumulative incidence of 1-year death was 0.6%, 1.9%, 3.3%, 6.2%, and 17.7% in lowest, low, intermediate, high, and highest risk groups, respectively. Mortality hazard ratios ranged from 11.48 to 36.22 in the highest 3 deciles (all P<0.001 versus lowest risk). CONCLUSIONS: Simultaneous estimation of risks of appropriate shock and mortality can be performed using clinical variables, providing a potential framework for identification of patients who are unlikely to benefit from prophylactic implantable cardioverter defibrillator.
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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 ».