Predictors of New-Onset Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: About one half of patients with heart failure (HF) have preserved ejection fraction (HFPEF) rather than reduced ejection fraction (HFREF). The differences in risk factors predisposing to the 2 subtypes of HF are poorly understood. We sought to identify clinical predictors of new-onset HF and to explore differences in HFPEF versus HFREF. METHODS AND RESULTS: We studied new-onset HF cases between 1981 and 2008 in Framingham Heart Study participants, classified into HFPEF and HFREF (ejection fraction >45% versus ≤45%). We used Cox multivariable regression to examine predictors of 8-year risk of incident HF and competing-risks analysis to identify predictors that differed between HFPEF and HFREF. Among 6340 participants (60±12 years) with 97 808 person-years of follow-up, 512 developed incident HF. Of 457 participants with left ventricular ejection fraction evaluation at the time of HF diagnosis, 196 (43%) were classified as HFPEF and 261 (56%) as HFREF. Fourteen predictors of overall HF were identified. Older age, diabetes mellitus, and a history of valvular disease predicted both types of HF (P≤0.0025 for all). Higher body mass index, smoking, and atrial fibrillation predicted HFPEF only, whereas male sex, higher total cholesterol, higher heart rate, hypertension, cardiovascular disease, left ventricular hypertrophy, and left bundle-branch block predicted risk of HFREF. CONCLUSIONS: Although multiple risk factors preceded overall HF, distinct clusters of risk factors determine risk for new-onset HFPEF versus HFREF. This knowledge may enable the design of clinical trials of targeted prevention and the introduction of therapeutic strategies for prevention of HF and its 2 major subtypes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».