Sleep apnoea in acute heart failure: fluid in flux
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Sleep-disordered breathing and post-discharge mortality in patients with acute heart failure’†, by R. Khayat et al., on page 1463. The present management of acute heart failure (AHF) suffers from a paucity of evidence-based treatment.1 Could this be because the pathophysiology that places such patients at greatest risk of death has yet to be identified or addressed? In the present issue of the journal, Khayat et al.2 report the findings of a prospective cohort study involving patients admitted to their hospital with the primary diagnosis of AHF between January 2007 and December 2010. Stable patients with left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤45% were offered in-hospital overnight cardiopulmonary monitoring but without polysomnographic documentation of sleep. Of 1375 such studies, 1117 yielded interpretable data. Only 36 of those patients had de novo AHF; the rest had previously documented chronic heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Applying a calculated apnoea–hypopnoea index (AHI) of 15 ≥ events/h, Khayat et al.2 categorized 525 patients (47%) as having primarily central sleep apnoea (CSA) and 344 (30%) obstructive sleep apnoea (OSA). The AHI was <15/h in only 22% (248) of these patients. The 1096 who survived to hospital discharge were followed for a median of 3 years. Post-discharge mortality rates were determined from vital statistic databases. In multivariable analyses, adjusting for known covariates of risk, both CSA and OSA were associated independently with increased mortality [hazard ratio for CSA, 1.61, 95% confidence interval (CI) 1.1–2.4, P = 0.02; for OSA, 1.53, 95% CI 1.1–2.2, P = 0.02], whereas mortality risk was not increased in those who were offered and who accepted non-randomized and unblinded sleep apnoea treatment.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».