Predictors of Disease Progression in Pediatric Dilated Cardiomyopathy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite medical advances, children with dilated cardiomyopathy (DCM) remain at high risk of death or need for cardiac transplantation. We sought to identify predictors of disease progression in pediatric DCM. METHODS AND RESULTS: The Pediatric Heart Network evaluated chronic DCM patients with prospective echocardiographic and clinical data collection during an 18-month follow-up. Inclusion criteria were age <22 years and DCM disease duration >2 months. Patients requiring intravenous inotropic/mechanical support or listed status 1A/1B for transplant were excluded. Disease progression was defined as an increase in transplant listing status, hospitalization for heart failure, intravenous inotropes, mechanical support, or death. Predictors of disease progression were identified using Cox proportional hazards modeling and classification and regression tree analysis. Of the 127 patients, 28 (22%) had disease progression during the 18-month follow-up. Multivariable analysis identified older age at diagnosis (hazard ratio=1.14 per year; P<0.001), larger left ventricular (LV) end-diastolic M-mode dimension z-score (hazard ratio=1.49; P<0.001), and lower septal peak systolic tissue Doppler velocity z-score (hazard ratio=0.81; P=0.01) as independent predictors of disease progression. Classification and regression tree analysis stratified patients at risk of disease progression with 89% sensitivity and 94% specificity based on LV end-diastolic M-mode dimension z-score ≥7.7, LV ejection fraction <39%, LV inflow propagation velocity (color M-mode) z-score <-0.28, and age at diagnosis ≥8.5 months. CONCLUSIONS: In children with chronic stable DCM, a combination of diagnosis after late infancy and echocardiographic parameters of larger LV size and systolic and diastolic function predicted disease progression. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT00123071.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle