P6350Impact of diabetes on serum biomarkers in heart failure with preserved ejection fraction: insights from the spironolactone for heart failure with preserved ejection fraction (TOPCAT) trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and purpose Diabetes mellitus (DM) is common in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Patients with DM and HF with reduced ejection fraction have higher levels of prognostic biomarkers relative to non-diabetics. We sought to examine differences in biomarkers at baseline and over time in patients with HFpEF with and without DM (non-DM). Methods The Americas cohort of the TOPCAT trial included 248 subjects with baseline measurements of serum biomarkers and follow-up measures 12 months later. Subjects were identified as non-DM or DM at baseline. Baseline values were compared using non-parametric tests and 12-month changes were compared via linear regression after log-transformation and adjustment for baseline biomarker value, age, gender, randomization strata, and randomized treatment. Results At baseline, DM patients had significantly lower eGFR and higher hsCRP, PIIINP, TIMP1, and Gal-3 levels versus non-DM patients (Table). In addition, there was a significantly larger increase over time in levels of hs-TnT, a marker of myocyte death, in DM vs. non-DM patients (p=0.016). Baseline and 12-Month Biomarkers Baseline % Change at 12 Months Non-DM (n=132) DM (n=116) p Non-DM (n=110) DM (n=94) p eGFR (mL/min/1.73m2) 67 [57, 77] 57 [46, 73] 0.003 −14% (−17, −10) −14% (−18, −10) 0.34 hsCRP (mg/L) 2.4 [1.1, 5.6] 3.1 [1.6, 7.5] 0.046 1% (−5, 3) −11% (−27, 7) 0.54 NT-proBNP (pg/mL) 624 [338, 1235] 629 [278, 1429] 0.80 −2% (−12, 10) −5% (−21, 13) 0.48 hs-TNT (ng/mL) 5.7 [3.1, 12.4] 7.1 [3.7, 14.2] 0.17 −1% (−14, 13) 11% (−3, 27) 0.016 Soluble ST2 (ng/mL) 28 [22, 32] 28 [21, 35] 0.36 −1% (−7, 5) −4% (−9, 2) 0.60 Aldosterone (ng/L) 149 [120, 202] 142 [113, 174] 0.09 17% (9, 26) 23% (14, 33) 0.76 PICP (ng/mL) 137 [101, 169] 127 [102, 155] 0.29 5% (−5, 17) 1% (−9, 12) 0.07 CITP (ng/mL) 1.6 [1.0, 2.8] 1.6 [0.9, 3.0] 0.93 −25% (−37, 10) −23% (−36, −8) 0.87 PIIINP (ng/mL) 23 [16, 30] 28 [21, 36] <0.001 5% (−4, 15) 5% (−3, 14) 0.12 TIMP-1 (ng/mL) 188 [170, 212] 212 [183, 245] <0.001 −1% (−4, 2) −2% (−5, 2) 0.59 Galectin-3 (ng/mL) 20 [16, 23] 22 [18, 28] <0.001 6% (3, 10) 9% (4, 14) 0.52 eGFR, estimated glomerular filtration rate; hsCRP, high-sensitivity CRP; NT-proBNP, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide; hs-TnT, high-sensitivity troponin T; PICP, pro-collagen type I carboxy-terminal peptide; CITP, collage type I; PIIINP=pro-collagen type III amino-terminal peptide; TIMP-1=tissue inhibitor of MMP-1. Conclusions In comparison to patients without DM, those with DM had poorer renal function and higher baseline levels of markers of myocardial stretch, myocyte death, and pro-fibrotic biomarkers. Further, hs-TnT increased over 12 months only in patients with DM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».