Factors Associated With Outcome in Heart Failure With Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The determinants of prognosis in patients with heart failure and preserved ejection fraction (HF-PEF) are poorly documented. METHODS AND RESULTS: We evaluated data from 4128 patients in the I-PRESERVE trial (Irbesartan in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Study). Multivariable Cox regression models were developed using 58 baseline demographic, clinical, and biological variables to model the primary outcome of all-cause mortality or cardiovascular hospitalization (1505 events), all-cause mortality (881 events), and HF death or hospitalization (716 events). Log N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, age, diabetes mellitus, and previous hospitalization for HF were the most powerful factors associated with the primary outcome and with the HF composite. For all-cause mortality, log N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, age, diabetes mellitus, and left ventricular EF were the strongest independent factors. Other independent factors associated with poor outcome included quality of life, a history of chronic obstructive lung disease, log neutrophil count, heart rate, and estimated glomerular filtration rate. The models accurately stratified the actual 3-year rate of outcomes from 8.1% to 59.9% (primary outcome) 2.7% to 36.5% (all-cause mortality), and 2.1% to 38.9% (HF composite) for the lowest to highest septiles of predicted risks. CONCLUSIONS: In a large sample of elderly patients with HF and preserved EF enrolled in I-Preserve, simple clinical, demographic, and biological variables were associated with outcome and identified subgroups at very high and very low risk of events.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».