Role of B‐Type Natriuretic Peptide and N‐Terminal Prohormone BNP as Predictors of Cardiovascular Morbidity and Mortality in Patients With a Recent Coronary Event and Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Background Natriuretic peptides are recognized as important predictors of cardiovascular events in patients with heart failure, but less is known about their prognostic importance in patients with acute coronary syndrome. We sought to determine whether B‐type natriuretic peptide ( BNP ) and N‐terminal prohormone B‐type natriuretic peptide ( NT ‐pro BNP ) could enhance risk prediction of a broad range of cardiovascular outcomes in patients with acute coronary syndrome and type 2 diabetes mellitus. Methods and Results Patients with a recent acute coronary syndrome and type 2 diabetes mellitus were prospectively enrolled in the ELIXA trial (n=5525, follow‐up time 26 months). Best risk models were constructed from relevant baseline variables with and without BNP / NT ‐pro BNP . C statistics, Net Reclassification Index, and Integrated Discrimination Index were analyzed to estimate the value of adding BNP or NT ‐pro BNP to best risk models. Overall, BNP and NT ‐pro BNP were the most important predictors of all outcomes examined, irrespective of history of heart failure or any prior cardiovascular disease. BNP significantly improved C statistics when added to risk models for each outcome examined, the strongest increments being in death (0.77–0.82, P <0.001), cardiovascular death (0.77–0.83, P <0.001), and heart failure (0.84–0.87, P <0.001). BNP or NT ‐pro BNP alone predicted death as well as all other variables combined (0.77 versus 0.77). Conclusions In patients with a recent acute coronary syndrome and type 2 diabetes mellitus, BNP and NT ‐pro BNP were powerful predictors of cardiovascular outcomes beyond heart failure and death, ie, were also predictive of MI and stroke. Natriuretic peptides added as much predictive information about death as all other conventional variables combined. Clinical Trial Registration URL : http://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT 01147250.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».