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Enregistrement W2278484153 · doi:10.1186/s12882-016-0230-x

Association of NTproBNP and cTnI with outpatient sudden cardiac death in hemodialysis patients: the Choices for Healthy Outcomes in Caring for ESRD (CHOICE) study

2016· article· en· W2278484153 sur OpenAlexaff
Rachel M. Kruzan, Charles A. Herzog, Aozhou Wu, Yingying Sang, Rulan S. Parekh, Kunihiro Matsushita, Seungyoung Hwang, Alan Cheng, Josef Coresh, Neil R. Powe, Tariq Shafi

Notice bibliographique

RevueBMC Nephrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgency for Healthcare Research and QualityDialysis Clinics
Mots-clésMedicineInternal medicineTroponin IHemodialysisProportional hazards modelSudden cardiac deathCardiologyTroponinNatriuretic peptideFramingham Risk ScoreHeart failureDiseaseMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sudden cardiac death (SCD) is the most common etiology of death in hemodialysis patients but not much is known about its risk factors. The goal of our study was to determine the association and risk prediction of SCD by serum N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide (NTproBNP) troponin I (cTnI) in hemodialysis patients. METHODS: We measured NTproBNP and cTnI in 503 hemodialysis patients of a national prospective cohort study. We determined their association with SCD using Cox regression, adjusting for demographics, co-morbidities, and clinical factors and risk prediction using C-statistic and Net Reclassification Improvement (NRI). RESULTS: Patients' mean age was 58 years and 54 % were male. During follow-up (median 3.5 years), there were 75 outpatient SCD events. In unadjusted and fully-adjusted models, NTproBNP had a significant association with the risk of SCD. Analyzed as a continuous variable, the risk of SCD increased 27 % with each 2-fold increase in NTproBNP (HR, 1.27 per doubling; 95 % CI, 1.13-1.43; p < 0.001). In categorical models, the risk of SCD was 3-fold higher in the highest tertile of NTproBNP (>7,350 pg/mL) compared with the lowest tertile (<1,710 pg/mL; HR for the highest tertile, 3.03; 95 % CI, 1.56-5.89; p = 0.001). Higher cTnI showed a trend towards increased risk of SCD in fully adjusted models, but was not statistically significant (HR, 1.17 per doubling; 95 % CI, 0.98-1.40; p = 0.08). Sensitivity analyses using competing risk models showed similar results. Improvement in risk prediction by adding cardiac biomarkers to conventional risk factors was greater with NTproBNP (C-statistic for 3-year risk: 0.810; 95 % CI, 0.757 to 0.864; and continuous NRI: 0.270; 95 % CI, 0.046 to 0.495) than with cTnI. CONCLUSIONS: NTproBNP is associated with the risk of SCD in hemodialysis patients. Further research is needed to determine if biomarkers measurement can guide SCD risk prevention strategies in dialysis patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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