Abstract 18608: Low Appendicular Skeletal Muscle Mass Predicts the Future Cadiovascular Events in Patients With Acute Decompensated Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Heart failure (HF) is a clinical syndrome associated with diverse metabolic disturbances. Recent studies suggest that failing heart through secretion of soluble myostatin may induce skeletal muscle wasting in HF patients and skeletal muscle plays an important role in pathogenesis of exercise intolerance in patients with chronic HF. However, the clinical significance of skeletal muscle mass in patients with acute decompensated HF (ADHF) remains unclear. Hypothesis: We hypothesized that low appendicular skeletal muscle mass could predict the occurrence of future cardiovascular (CV) events in patients with ADHF. Methods: We assessed lean body mass by dual energy X-ray absorptiometry in 96 patients with ADHF (age 72±11, left ventricular ejection fraction (LVEF) 38±15%, B-type natriuretic peptide (BNP) levels on admission 752 [377-1398] pg/ml). Low appendicular skeletal muscle mass index (ASMI, appendicular skeletal muscle mass/height 2 ) was defined according to the Asia Working Group for Sarcopenia criteria (<7.0kg/m 2 in male, <5.4kg/m 2 in female). ADHF patients were followed until occurring CV events (CV death, nonfatal myocardial infarction, ischemic stroke, or HF re-hospitalization). Results: ASMI significantly correlated with age (r=-0.51, P<0.001), male sex (r=0.53, P<0.001), body mass index (r=0.63, P<0.001), systolic blood pressure on admission (r=0.21, P=0.04), and BNP levels on admission (r=-0.39, P=0.04). ADHF patients with low ASMI (n=54, 56%) had higher BNP levels (968 [552-1773] versus 498 [273-943], p=0.001) and higher rate of clinical scenario 2-3 (48% versus 12%, p=0.001) than those with normal ASMI. 42 patients developed CV events (median follow-up, 16months). Kaplan-Meier analysis demonstrated a significantly higher probability of CV events in the low ASMI group than those in the normal ASMI group (54% vs. 29%, log-rank test, P=0.02). Multivariate Cox hazard analysis identified low ASMI as an independent predictor of the CV events in patients with ADHF (hazard ratio 2.1, 95%-confidence interval 1.1-4.2, P=0.03). Conclusions: Low ASMI could predict the future CV events in patients with ADHF, irrespective of LV systolic function and other clinical profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».