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Enregistrement W2982222112 · doi:10.1093/eurheartj/ehz748.0953

P2630Incidence and prognostic impact of new-onset left bundle branch block in patients with heart failure and reduced ejection fraction

2019· article· en· W2982222112 sur OpenAlexaff
Søren Lund Kristensen, R Roerth, Pardeep S. Jhund, Simon A. S. Beggs, Lars Køber, William T. Abraham, Akshay S. Desai, Scott D. Solomon, Milton Packer, Jean L. Rouleau, Michael R. Zile, Kenneth Dickstein, Mark C. Petrie, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionInternal medicineQRS complexCardiologyLeft bundle branch blockHeart failureCardiac resynchronization therapyBundle branch blockClinical endpointIncidence (geometry)ElectrocardiographyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiac resynchronization therapy (CRT) improves survival in patients with heart failure, reduced ejection fraction (HFrEF) and left bundle branch block (LBBB). However, little is known about the incidence of LBBB in HFrEF and the risk factors for developing this. We addressed these questions in the PARADIGM-HF and ATMOSPHERE trials. Methods We identified 7703 patients with a non-paced rhythm on their baseline ECG, a QRS<130 ms, and at least one follow-up ECG (done at annual visits and end of study). Patients were stratified by baseline QRS duration (≤100 ms - reference; 101–115 ms and 116–129 ms) and followed until development of QRS duration ≥130 ms with a LBBB configuration or latest available ECG. The crude LBBB incidence rate per 100 person-years (py) was identified in the three QRS duration subgroups. Additionally, we examined risk of the primary composite outcome of cardiovascular death or HF hospitalization, and all-cause mortality, in patients with incident LBBB vs. no incident LBBB. Results Overall, 313 of 7703 patients (4%) developed LBBB during a mean follow-up of 2.7 years, yielding an incidence rate of 1.5 per 100 py. The rate ranged from 0.9 in those with QRS ≤100 ms to 4.0 per 100 py in patients with QRS 116–129 ms. Other predictors of incident LBBB included male sex, age, lower LVEF, HF duration and absence of AF. The risk of the primary composite endpoint was higher among those who developed incident LBBB vs no incident LBBB; event rates 13.5 vs 10.0 per 100 py, yielding an adjusted HR of 1.43 (1.05–1.96). For all-cause mortality the corresponding rates were 12.6 vs 7.3 per 100 py; HR 1.55 (1.16–2.07) (Table 1). Table 1. Risk of outcomes according to incident LBBB during follow-up No. events Crude rate per 100py Adjusted* HR (95% CI) HF hospitalization or CV death No incident LBBB 2145 10.0 (9.6–10.4) 1.00 (ref.) Incident LBBB 43 13.5 (10.0–18.2) 1.43 (1.05–1.96) All-cause mortality No incident LBBB 1662 7.3 (6.9–7.6) 1.00 (ref.) Incident LBBB 48 12.6 (9.5–16.7) 1.55 (1.16–2.07) Conclusion Among patients with HFrEF, the annual incidence of new-onset LBBB (and a potential indication for CRT), was around 1.5%, ranging from 1% in those with QRS duration below 100 ms to 4% in those with QRS 116–129 ms. Incident LBBB was associated with a much higher risk of adverse outcomes, highlighting the importance of repeat ECG monitoring in patients with HFrEF. Acknowledgement/Funding Novartis

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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