Cardiovascular and Non-Cardiovascular Death Distinction: The Utility of Troponin Beyond N-Terminal Pro-B-Type Natriuretic Peptide. Findings from the BIOSTAT-CHF Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Heart failure (HF) patients are at high-risk of cardiovascular (CV) events, including CV death. Nonetheless, a substantial proportion of these patients die from non-CV causes. Identifying patients at higher risk for each individual event may help selecting patients for clinical trials and tailoring cardiovascular therapies. The aims of the present study are to: (i) characterize patients according to CV vs. non-CV death; (ii) develop models for the prediction of the respective events; (iii) assess the models' performance to differentiate CV from non-CV death. METHODS AND RESULTS: This study included 2309 patients with HF from the BIOSTAT-CHF (a systems BIOlogy Study to TAilored Treatment in Chronic Heart Failure) study. Competing-risk models were used to assess the best combination of variables associated with each cause-specific death. Results were validated in an independent cohort of 1738 HF patients. The best model to predict CV death included low blood pressure, estimated glomerular filtration rate ≤ 60 mL/min, peripheral oedema, previous HF hospitalization, ischaemic HF, chronic obstructive pulmonary disease, elevated N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP), and troponin (c-index = 0.73). The non-CV death model incorporated age > 75 years, anaemia and elevated NT-proBNP (c-index = 0.71). Both CV and non-CV death rose by quintiles of the risk scores; yet these models allowed the identification of patients in whom absolute CV death rates clearly outweigh non-CV death ones. These findings were externally replicated, but performed worse in a less severely diseased population. CONCLUSIONS: Risk models for predicting CV and non-CV death allowed the identification of patients at higher absolute risk of dying from CV causes (vs. non-CV ones). Troponin helped in predicting CV death only, whereas NT-proBNP helped in the prediction of both CV and non-CV death. These findings can be useful both for tailoring therapies and for patient selection in HF trials in order to attain CV event enrichment.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».