Relationship between plasma volume and essential blood constituents in patients with heart failure and preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
Summary Introduction Notwithstanding recent progress on molecular mechanisms underlying heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), multiple pathophysiological aspects of this condition including the basis of anaemia and other haematological disorders remain unresolved. In this study, we sought to determine the relationship of plasma volume (PV), a plausible confounding factor for the concentration of solutes in blood, with key haematological markers in HFpEF patients. Methods Total circulating PV was determined with high precision, automated carbon monoxide rebreathing in 24 stable HFpEF patients (70 ± 8 years, left ventricular ejection fraction = 55±5%) and 18 healthy age‐ and sex‐matched control (HC) individuals. Linear regression analyses were performed to determine the association of PV with a comprehensive set of haematological variables. Results Haematocrit (40·1 ± 4·9 versus 43·6 ± 2·7%, P = 0·004) and haemoglobin concentration (131 ± 16 versus 142 ± 7 g l−1, P = 0·003) were reduced in HFpEF patients compared with HC individuals. In regression analyses, PV was negatively associated with haematocrit (r = −0·45, P = 0·029) and haemoglobin concentration (r = −0·44, P = 0·030) in HFpEF patients, whereas these variables were not associated with PV in HC individuals (P≥0·198). Regarding blood electrolytes, PV was negatively associated with K+ (r = −0·43, P = 0·036) and Ca2+ (r = −0·44, P = 0·032) in HFpEF patients but not in HC individuals (P≥0·734). None of the above associations were detected in HFpEF patients when using ideal instead of measured PV. Conclusion The blood concentration of routine markers of anaemia and electrolyte balance is specifically and linearly associated with PV in HFpEF patients. Excess or deficit of circulating PV may confound clinical diagnosis in this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».