Challenging the Two Concepts in Determining the Appropriate Pre-Discharge N-Terminal Pro-Brain Natriuretic Peptide Treatment Target in Acute Decompensated Heart Failure Patients: Absolute or Relative Discharge Levels?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: NT-proBNP is a strong predictor for readmissions and mortality in acute decompensated heart failure (ADHF) patients. We assessed whether absolute or relative NT-proBNP levels should be used as pre discharge treatment target. METHODS AND RESULTS: Our study population was assembled from seven ADHF cohorts. We defined absolute (<1500, <3000, <5000, and <15 000 ng/L) and relative NT-proBNP targets (>30, >50, and >70%). Population attributable risk fraction (PARF) is the proportion of all-cause 6-month mortality in the population that would be reduced if all patients attain the NT-proBNP target. PARF was determined for each target as well as the percentage of patients attaining the NT-proBNP target. Attainability was investigated by logistic regression analysis. A total of 1266 patients [age 74 (64-80), 60% male] was studied. For every absolute NT-proBNP level, a corresponding percentage reduction was found that resulted in similar PARFs. The highest PARF (∼60-70%) was observed for <1500 or >70%, but attainability was low (27% and 22%, respectively). The strongest predictor for not attaining these targets was admission NT-proBNP. In admission NT-proBNP tertiles, PARFs were significantly different for absolute, but not for relative targets. CONCLUSION: In an ADHF population, pre-discharge absolute or relative NT-proBNP targets may both be useful as they have similar effects on PARF. However, depending on admission NT-proBNP, absolute targets show varying PARFs, while PARFs for relative targets were similar. A relative target is predicted to reduce mortality consistently across the whole spectrum of ADHF patients, while this is not the case using a single absolute target.
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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 | 0,031 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».