January 2018 at a Glance: Biomarkers, Co-Morbidities and Mechanical Circulatory Support
Notice bibliographique
Résumé
A position paper from the Heart Failure Association (HFA) reviews the prognostic significance of cardiopulmonary exercise testing in specific groups of patients with heart failure (HF), including the elderly, patients with obesity or other co-morbidities, preserved ejection fraction (HFpEF), permanent atrial fibrillation, those on mechanical circulatory support (MCS). 1 Another HFA position paper reviews the prevalence, diagnosis, pathophysiology and possible treatments of right heart dysfunction in HFpEF. 2 Lastly, Nagueh reviews parameters and methods for the non-invasive assessment of left ventricular end-diastolic pressure.3 Recent data have been published and the accuracy of non-invasive measurements is still a matter of analysis.4,5 Biomarkers: the case of microRNAsThree articles add data about the role of microRNAs as prognostic markers in HF. 6,7 Bayés-Genis et al. 8 measured 12 microRNAs in two independent cohorts of HF patients.Circulating miR-1254 and miR-1306-5p were associated with outcomes but did not improve prognostic assessment over established prognostic variables.Masson et al. 9 show that circulating miR-132 levels improve risk prediction for HF readmission beyond traditional factors but lack of additional predictive value for mortality.Lastly, serially measured, but not baseline, miR-1306-5p was predictive of poorer outcomes in patients with acute HF and had an additive value beyond natriuretic peptides.10 Co-morbidities and medical treatment Chronic obstructive pulmonary diseaseLung function is tightly related with HF. 11 Chronic obstructive pulmonary disease coexisted with HF in more than 15% of patients in the European Society of Cardiology HF Long-Term Registry.At multivariable analysis, it had a significant impact on treatment and HF hospitalization rates but not on mortality.12 These results confirm previous data.13 -15 . . . . . . . . . . .
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,023 |
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 ».