Speckle Strain Echocardiography Predicts Outcome in Patients with Heart Failure with both Depressed and Preserved Left Ventricular Ejection Fraction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While speckle imaging has been shown to predict outcome in patients with heart failure (HF), it remains unclear whether speckle strain predicts outcome in patients with HF with preserved ejection fraction (HFPEF). METHODS: Four hundred twenty patients with HF by Framingham criteria and either: left ventricular (LV) EF <50%, or elevated LV filling pressure by comprehensive echo Doppler study in the setting of left ventricular ejection fraction (LVEF) ≥50%, were enrolled. Speckle tracking was used to measure strain and strain rate in multiple vectors. The primary endpoint was HF hospitalization or cardiovascular death. RESULTS: Follow-up was completed in 380/420 patients (90%). The mean age was 55.7 ± 0.8 years, 191/380 (50%) were male, 319/380 (84%) were hypertensive, 183/380 (48%) were diabetic, and 152/380 (40%) had known coronary artery disease. At a mean follow-up of 369 ± 30 days, 107/380 patients (28%) reached the primary endpoint: 97 HF rehospitalizations and 10 cardiac deaths. The best univariate predictors of outcome were global longitudinal peak strain (GLPS) (χ(2) = 25.6, P < 0.001), mitral DT (χ(2) = 16.8, P < 0.001), LVEF (χ(2) = 16.7, P < 0.0001), longitudinal early diastolic strain (χ(2) = 8.7, P = 0.003), and circumferential peak strain (χ(2) = 7.9, P = 0.005). On multivariate analysis, GLPS (P < 0.0001), LVEF (P = 0.0002), and mitral DT (P = 0.005) were independent predictors of outcome. In the 100 HF patients with preserved LVEF, there were 17 events. Patients with GPLS ≤-15 had significantly better event-free survival than patients with GPLS >-15 (χ(2) = 4.1, P = 0.04), whereas LVEF did not predict event-free survival. CONCLUSION: Speckle strain echocardiography is an important predictor of outcome in HF patients with both depressed and preserved LVEF.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle