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Enregistrement W2782810683 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.11595

Abstract 11595: Predicting Appropriate Shocks In Patients With Heart Failure: Patient Level Meta-analysis From SCD-HeFT and Madit II

2016· article· en· W2782810683 sur OpenAlexaff
Emily P. Zeitler, Sana M. Al‐Khatib, Daniel J. Friedman, Joo Yoon Han, Gust H. Bardy, J. Thomas Bigger, Alfred E. Buxton, Arthur J. Moss, Kerry L. Lee, Richard C. Steinman, Paul Dorian, Alfred P. Hallstrom, Riccardo Cappato, Alan H. Kadish, Peter J. Kudenchuk, Daniel B. Mark, Lurdes Y. T. Inoue, Gillian D Sanders

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisHeart failureInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Some patients implanted with a primary prevention implantable cardioverter defibrillator (ICD) due to heart failure receive an appropriate shock, but no precise tools exist to predict this outcome. Methods: Using patient level data from the Multicenter Automatic Defibrillator Implantation Trial II (MADIT II) and the Sudden Cardiac Death in Heart Failure Trial (SCD-HeFT), we identified patients with any appropriate ICD shock. A variety of clinical and demographic variables were included in a logistic regression model to predict appropriate ICD shocks (Table). Results: There were 1,463 patients randomized to ICD from the two included trials; 285 (19%) had ≥1 appropriate shock over a median follow up of 2.59 years. Compared with patients with no appropriate shocks, patients who received any appropriate ICD shock tended to have NYHA class II or III heart failure symptoms, beta blocker therapy, lower LVEF, wider QRS duration, and a single versus dual chamber ICD (79% of all patients had a single chamber ICD). Other comorbidities were similar between groups. Significant independent predictors of appropriate ICD shocks included NYHA class (NYHA II vs I: OR 1.65, 95% CI 1.07-2.55; NYHA III vs I: OR 1.74, 95% CI 1.10-2.76), LVEF based on one unit change (higher vs lower LVEF: OR 0.96, 95% CI 0.94-0.98), beta blocker therapy (presence vs absence: OR 0.96, 95% CI 0.94-0.98), and single chamber ICD (OR 1.67, 95% CI 1.13-2.45). Conclusion: In this meta-analysis of patient level data from MADIT-II and SCD-HeFT, appropriate ICD shocks were significantly predicted by NYHA class, LVEF, beta blocker therapy, and single chamber ICD. There is a compelling need for a large, prospective study to better define the risk of appropriate ICD shocks in patients meeting criteria for a primary prevention ICD. Until such time, stratification of patients by these factors may better define risk for potentially mortal rhythm events that might be prevented by a primary prevention ICD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,031
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2016
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