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Enregistrement W2806742045 · doi:10.1161/circulationaha.118.034125

Use of Biomarkers to Predict Specific Causes of Death in Patients With Atrial Fibrillation

2018· article· en· W2806742045 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensCanadian VIGOUR Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineCardiologyApixabanStroke (engine)Heart failureTroponinHazard ratioNatriuretic peptideCause of deathTroponin TSudden deathMyocardial infarctionSudden cardiac deathWarfarinRivaroxabanDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atrial fibrillation is associated with an increased risk of death. High-sensitivity troponin T, growth differentiation factor-15, NT-proBNP (N-terminal pro-B-type natriuretic peptide), and interleukin-6 levels are predictive of cardiovascular events and total cardiovascular death in anticoagulated patients with atrial fibrillation. The prognostic utility of these biomarkers for cause-specific death is unknown. METHODS: The ARISTOTLE trial (Apixaban for the Prevention of Stroke in Subjects With Atrial Fibrillation) randomized 18 201 patients with atrial fibrillation to apixaban or warfarin. Biomarkers were measured at randomization in 14 798 patients (1.9 years median follow-up). Cox models were used to identify clinical variables and biomarkers independently associated with each specific cause of death. RESULTS: In total, 1272 patients died: 652 (51%) cardiovascular, 32 (3%) bleeding, and 588 (46%) noncardiovascular/nonbleeding deaths. Among cardiovascular deaths, 255 (39%) were sudden cardiac deaths, 168 (26%) heart failure deaths, and 106 (16%) stroke/systemic embolism deaths. Biomarkers were the strongest predictors of cause-specific death: a doubling of troponin T was most strongly associated with sudden death (hazard ratio [HR], 1.48; P<0.001), NT-proBNP with heart failure death (HR, 1.62; P<0.001), and growth differentiation factor-15 with bleeding death (HR, 1.72; P=0.028). Prior stroke/systemic embolism (HR, 2.58; P>0.001) followed by troponin T (HR, 1.45; P<0.0029) were the most predictive for stroke/ systemic embolism death. Adding all biomarkers to clinical variables improved discrimination for each cause-specific death. CONCLUSIONS: Biomarkers were some of the strongest predictors of cause-specific death and may improve the ability to discriminate among patients' risks for different causes of death. These data suggest a potential role of biomarkers for the identification of patients at risk for different causes of death in patients anticoagulated for atrial fibrillation. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT00412984.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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