Genetic profiling as a marker for risk of sudden cardiac death
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Clinical trials provide evidence that an empirical approach of implantable cardioverter-defibrillator implantation in all heart failure patients (ejection fraction </= 35%) with mild to moderate symptoms effectively reduces mortality rate as compared to the best available medical therapy. At least 50% of patients, however, will succumb to a non-arrhythmic demise and over half of all patients will not require device therapy over long-term follow-up. Thus, the approach of empiric implantable cardioverter-defibrillator implantation is costly in light of the considerable expense of device cost, implantation, and patient follow-up. This review discusses the prospect of genomic medicine as an approach to assess genetic susceptibility to sudden arrhythmic death in at-risk populations. RECENT FINDINGS: Through the past 10 years of primary prevention implantable cardioverter-defibrillator trials, the number of patients needed to treat to prevent a sudden death has risen from one in four patients to one in 14. Although numerous clinical tests exist for stratification, they are of low positive predictive value in assessing arrhythmic risk, and have not been prospectively validated as effective strategies in identifying arrhythmia-prone patients. Recent data from genetic studies identifying genes responsible for sudden cardiac death have compiled a list of relatively common genetic variations (polymorphisms). These polymorphisms, encoding for proteins known to be involved in cardiac electrophysiology, may contribute to arrhythmic risk in the milieu of heart failure. SUMMARY: Current clinical indications for implantable cardioverter-defibrillator implantation in primary prophylaxis of sudden cardiac death necessarily include a significant number of patients who may not benefit. The identification of common genetic variations causing an increased risk of vulnerability to ventricular arrhythmia in heart failure patients may optimize the use of medical resources through rapid identification of sub-populations at highest risk.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».