Relation of Disease Pathogenesis and Risk Factors to Heart Failure With Preserved or Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The contributions of risk factors and disease pathogenesis to heart failure with preserved ejection fraction (HFPEF) versus heart failure with reduced ejection fraction (HFREF) have not been fully explored. METHODS AND RESULTS: We examined clinical characteristics and risk factors at time of heart failure onset and long-term survival in Framingham Heart Study participants according to left ventricular ejection fraction < or =45% (n=314; 59%) versus >45% (n=220; 41%) and hierarchical causal classification. Heart failure was attributed to coronary heart disease in 278 participants (52%), valvular heart disease in 42 (8%), hypertension in 140 (26%), or other/unknown causes in 74 (14%). Multivariable predictors of HFPEF (versus HFREF) included elevated systolic blood pressure (odds ratio [OR]=1.13 per 10 mm Hg; 95% confidence interval [CI], 1.04 to 1.22), atrial fibrillation (OR=4.23; 95% CI, 2.38 to 7.52), and female sex (OR=2.29; 95% CI, 1.35 to 3.90). Conversely, prior myocardial infarction (OR=0.32; 95% CI, 0.19 to 0.53) and left bundle-branch block QRS morphology (OR=0.21; 95% CI, 0.10 to 0.46) reduced the odds of HFPEF. Long-term prognosis was grim, with a median survival of 2.1 years (5-year mortality rate, 74%), and was equally poor in men and women with HFREF or HFPEF. CONCLUSIONS: Among community patients with new-onset heart failure, there are differences in causes and time-of-onset clinical characteristics between those with HFPEF versus HFREF. In people with HFREF, mortality is increased when coronary heart disease is the underlying cause. These findings suggest that heart failure with reduced left ventricular systolic function and heart failure with preserved left ventricular systolic function are partially distinct entities, with potentially different approaches to early detection and prevention.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».