P4316N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) is associated with stroke among hospitalized medical patients: an APEX trial substudy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke risk stratification targeting hospitalized medical patients remains a challenge. Purpose: The study aimed to assess the predictive value of N-terminal pro-B–type natriuretic peptide (NT-proBNP) for stroke and its impact on the treatment effect of betrixaban. Methods: In the APEX trial, 7,513 hospitalized medical patients were randomized to receive betrixaban (80 mg od for 35–42 days) or enoxaparin (40 mg od for 10±4 days) for VTE prevention. NT-proBNP was analyzed by the central laboratory at baseline. The association of NT-proBNP levels and other risk factors with stroke was assessed at 77 days after randomization. The rate of stroke was compared between treatment groups stratified by NT-proBNP. Results: Baseline NT-proBNP was measured in 4,542 hospitalized patients (median: 1,525 ng/L; IQR: 429–4,759 ng/L). NT-proBNP was both a univariate and a multivariate correlate of stroke (Table). Compared to enoxaparin, betrixaban was associated with a significant stroke reduction among patients with elevated NT-proBNP (0.69% vs 2.09%; RR=0.33 [95% CI: 0.13–0.83]; P=0.013; NNT=72). There was an absolute risk difference of 1.40% using 2,750 ng/L as the cutoff, a cutoff that was independently associated with stroke at 77 days (adjusted OR=3.51 [95% CI: 1.63–7.54]; P=0.0013).
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».