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Enregistrement W2981454313 · doi:10.1093/eurheartj/ehz746.0946

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

2019· article· en· W2981454313 sur OpenAlexaff
Corrado De Marco, Brian Claggett, Simon de Denus, Thao Huynh, Akshay S. Desai, Martin G. Sirois, Petr Jarolı́m, Scott D. Solomon, Bertram Pitt, Jean L. Rouleau, Marc A. Pfeffer, Eileen O’Meara

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionInternal medicineHeart failureHeart failure with preserved ejection fractionCardiologyDiabetes mellitusBiomarkerSpironolactoneValsartanEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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