Exercise Oscillatory Ventilation and Prognosis in Heart Failure Patients with Reduced and Mid-Range Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Exercise oscillatory ventilation (EOV) is a pivotal cardiopulmonary exercise test parameter for the prognostic evaluation of patients with chronic heart failure (HF). It has been described in patients with HF with reduced ejection fraction (<40%, HFrEF) and with HF with preserved ejection fraction (>50%, HFpEF), but no data are available for patients with HF with mid-range ejection fraction (40-49%, HFmrEF). The aim of the study was to evaluate the prognostic role of EOV in HFmrEF patients. METHODS AND RESULTS: We analysed 1239 patients with HFmrEF and 4482 patients with HFrEF, enrolled in the MECKI score database, with a 2-year follow-up. The study endpoint was the composite of cardiovascular death, urgent heart transplant, and ventricular assist device implantation. We identified EOV in 968 cases (16% and 17% of cases in HFmrEF and HFrEF, respectively). HFrEF EOV+ patients were significantly older, and their parameters suggested a more severe HF than HFrEF EOV- patients. A similar behaviour was found in HFmrEF EOV+ vs. EOV- patients. Kaplan-Meier analysis, irrespective of ejection fraction, showed that EOV is associated with a worse survival, and that patients with HFrEF and HFmrEF EOV+ had a significantly worse outcome than the EOV- of the same ejection fraction groups. EOV-associated survival differences in HFmrEF patients started after 18 months of follow-up. CONCLUSION: Exercise oscillatory ventilation has a similar prevalence and ominous prognostic value in both HFmrEF and HFrEF patients, indicating a group of patients in need of a more intensive follow-up and a more aggressive therapy. In HFmrEF, the survival curves between EOV+ and EOV- patients diverged only after 18 months.
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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 | 0,000 | 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 ».