Circulating Biomarker Responses to Medical Management vs. Mechanical Circulatory Support in Severe Inotrope-Dependent Acute Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe inotrope-dependent acute heart failure (AHF) is associated with poor clinical outcomes. There are currently no well-defined blood biomarkers of response to treatment that can guide management or identify recovery in this patient population. In the present study, we characterized the levels of novel and emerging circulating biomarkers of heart failure in patients with AHF over the first 30 days of medical management or mechanical circulatory support (MCS). We hypothesized a shared a plasma proteomic treatment response would be identifiable in both patient groups, representing reversal of the AHF phenotype. METHODS AND RESULTS: = 5), underwent semi-targeted and candidate biomarker analyses, using multiple reaction monitoring (MRM) mass spectrometry, antibody arrays, and enzyme-linked immunosorbent assays. Differentially expressed proteins were identified using robust limma for MRM and antibody array data. Patients managed medically or with implantable MCS had a shared proteomic signature of six plasma proteins: circulating cardiotrophin 1, cardiac troponin T, clusterin, and dickopff 1 increased, while levels of C-reactive protein and growth differentiation factor 15 decreased in both groups over the 30 day time course. CONCLUSIONS: We have characterized the temporal proteomic signature of clinical recovery in AHF patients managed medically or with MCS, over the first 30 days of treatment. Changes in biomarker expression over the time course of treatment may provide a basis for understanding the biological basis of AHF, potentially identifying novel markers and pathophysiologic mechanisms of recovery.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».