Liver Function Tests in Patients with Acute Heart Failure and Associated Outcomes: Insights from ASCEND-HF
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aimed to characterize abnormal liver function tests in patients with heart failure (HF), as they are commonly encountered yet poorly defined. METHODS AND RESULTS: We used data from ASCEND-HF (Acute Study of Clinical Effectiveness of Nesiritide in Decompensated Heart Failure) to characterize associations with baseline liver function tests (LFTs). Each LFT was analysed as both a continuous and dichotomous variable [normal vs. abnormal; bilirubin >1.0 mg/dL; aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) >35 mmol/L]. Logistic regression assessed the association of LFTs and 30-day all-cause mortality and HF rehospitalization, and Cox proportional hazards assessed the association with 180-day all-cause mortality among patients alive at a 30-day landmark. In ASCEND-HF, 4228 (59%) had complete admission LFT data. Of these, 42% had abnormal bilirubin, 22% had abnormal ALT, and 30% had abnormal AST. Patients with abnormal LFTs were younger, had lower body mass index, and lower left ventricular ejection fraction. In multivariable models, increased total bilirubin was associated with increased 30-day mortality or HF rehospitalization [hazard ratio (HR) 1.17 per 1 mg/dL increase, 95% confidence interval (CI) 1.04, 1.32; P = 0.012], but not with an increase in 180-day mortality (HR 1.10, 95% CI 0.97, 1.25; P = 0.13) per 1 mg/dl increase. Compared with normal bilirubin levels, abnormal bilirubin was associated with increased 30-day mortality or HF rehospitalization (HR 1.24, 95% CI 1.00, 1.54; P = 0.048) and 180-day mortality (HR 1.32, 95% CI 1.08, 1.62; P = 0.007). We found no association with AST or ALT and outcomes. CONCLUSION: Greater than 40% of patients hospitalized with acute HF had abnormal LFTs. After multivariable adjustment, only elevated bilirubin was independently associated with worse clinical outcomes and may represent an important prognostic variable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».