Association among tenascin-C and NT-proBNP levels and arrhythmia prevalence in heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Tenascin-C (TN-C) and amino-terminal fragment of the B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) are the important predictors in prognosis of heart failure (HF). The aim of this study was to analyze the relationship of TN-C and NT-proBNP levels with the frequency and severity of ventricular arrhythmia. Materials and Methods Our study included 107 HF patients with EF < 45%. According to Holter analysis, the patients were divided into two groups as malignant arrhythmia group (n=29) with Lown Class 4a and 4b arrhythmia and benign arrhythmia group(n=78) with Lown Class 0-3b arrhythmia. The groups were compared with respect to levels of TN-C and NT-proBNP. The relationship of TN-C and NT-proBNP levels with frequency of ventricular premature beat (VPB) was also analyzed. Findings NT-proBNP (5042.1±1626 versus 1417.1±1711.6 pg/ml) and TN-C (1089±348.6 versus 758.5±423.9 ng/ml) levels were significantly higher in the malignant arrhythmia group than that of the benign arrhythmia group (p<0.001). A significantly strong positive correlation (r=0.741, p<0.001) was found between the NT-proBNP levels and VPB numbers of the patients, whereas a significantly weak positive correlation was detected between the TN-C levels and VPB numbers of the patients (r=0.347, p<0.001). Conclusion This study has shown that NT-proBNP and TN-C levels increase in the HF patients with malignant arrhythmia. In the HF patients; the frequency of ventricular arrhythmias also increases as NT-proBNP and TN-C levels increase. However, in this study, the old NT-pro BNP seems better than the TN-C.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».