Ejection fraction, B‐type natriuretic peptide and risk of stroke and acute myocardial infarction among patients with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-world data on the clinical outcomes of heart failure (HF) across the spectrum of ejection fraction (EF) and the prognostic value of B-type natriuretic peptide (BNP) have not been well examined. HYPOTHESIS: The real-world association between the clinical outcomes of HF and EF or BNP levels may differ across different EF or BNP values. METHODS: The Optum Integrated Claims-Clinical data (07/2009-09/2016) was used to identify adult patients with ≥1 HF diagnosis during hospitalization or emergency room visit. Three EF cohorts were formed: reduced (rEF; EF < 40%), mid-range (mrEF; EF 40%-49%), and preserved EF (pEF; EF ≥ 50%). Stratifications by BNP levels were performed using median BNP as cutoff between high vs low BNP (H-BNP vs L-BNP). RESULTS: In total, 7005 HF patients with EF measurements (2456 patients with both HF and BNP measurements) were identified. rEF patients had higher risk of stroke (hazard ratio [HR] = 1.57, P = 0.010) and acute myocardial infarction (AMI) (HR = 2.42, P < 0.001) compared to pEF patients. H-BNP was associated with a significantly higher risk of mortality (P < 0.001). rEF patients with H-BNP had a significantly higher risk of stroke than those with L-BNP. CONCLUSIONS: Patients with rEF had a significantly higher rate of stroke and AMI vs pEF patients, as did patients with H-BNP vs L-BNP. The present study is the first to show the real-world association of EF and BNP (alone and in combination) with clinical outcomes, further supporting the recommendation to use these markers in clinical practice. These results may help to guide future recommendations and improve the clinical management of HF.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».