Frequency, predictors, and prognosis of ejection fraction improvement in heart failure: an echocardiogram-based registry study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify variables predicting ejection fraction (EF) recovery and characterize prognosis of heart failure (HF) patients with EF recovery (HFrecEF). METHODS AND RESULTS: Retrospective study of adults referred for ≥2 echocardiograms separated by ≥6 months between 2008 and 2016 at the two largest echocardiography centres in Alberta who also had physician-assigned diagnosis of HF. Of 10 641 patients, 3124 had heart failure reduced ejection fraction (HFrEF) (EF ≤ 40%) at baseline: while mean EF declined from 30.2% on initial echocardiogram to 28.6% on the second echocardiogram in those patients with persistent HFrEF (defined by <10% improvement in EF), it improved from 26.1% to 46.4% in the 1174 patients (37.6%) with HFrecEF (defined by EF absolute improvement ≥10%). On multivariate analysis, female sex [adjusted odds ratio (aOR) 1.66, 95% confidence interval (CI) 1.40-1.96], younger age (aOR per decade 1.16, 95% CI 1.09-1.23), atrial fibrillation (aOR 2.00, 95% CI 1.68-2.38), cancer (aOR 1.52, 95% CI 1.03-2.26), hypertension (aOR 1.38, 95% CI 1.18-1.62), lower baseline ejection fraction (aOR per 1% decrease 1.07 (1.06-1.08), and using hydralazine (aOR 1.69, 95% CI 1.19-2.40) were associated with EF improvements ≥10%. HFrecEF patients demonstrated lower rates per 1000 patient years of mortality (106 vs. 164, adjusted hazard ratio, aHR 0.70 [0.62-0.79]), all-cause hospitalizations (300 vs. 428, aHR 0.87 [0.79-0.95]), all-cause emergency room (ER) visits (569 vs. 799, aHR 0.88 [0.81-0.95]), and cardiac transplantation or left ventricular assist device implantation (2 vs. 10, aHR 0.21 [0.10-0.45]) compared to patients with persistent HFrEF. Females with HFrEF exhibited lower mortality risk (aHR 0.94 [0.88-0.99]) than males after adjusting for age, time between echocardiograms, clinical comorbidities, medications, and whether their EF improved or not during follow-up. CONCLUSION: HFrecEF patients tended to be younger, female, and were more likely to have hypertension, atrial fibrillation, or cancer. HFrecEF patients have a substantially better prognosis compared to those with persistent HFrEF, even after multivariable adjustment, and female patients exhibit lower mortality risk than men within each subgroup (HFrecEF and persistent HFrEF) even after multivariable adjustment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».