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Enregistrement W2997175756 · doi:10.1002/ehf2.12582

Gender and Age Normalization and Ventilation Efficiency During Exercise in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction

2020· article· en· W2997175756 sur OpenAlexaff
Elisabetta Salvioni, Ugo Corrà, Massimo Piepoli, Sara Rovai, Michele Correale, Stefania Paolillo, Mario Pasquali, Damiano Magrì, Giuseppe Vitale, Laura Fusini, Massimo Mapelli, Carlo Vignati, Rocco Lagioia, Rosa Raimondo, Gianfranco Sinagra, Federico Boggio, Lorenzo Cangiano, Giovanna Gallo, Alessandra Magini, Mauro Contini, Pietro Palermo, Anna Apostolo, Beatrice Pezzuto, Alice Bonomi, Angela Beatrice Scardovi, Pasquale Perrone Filardi, Giuseppe Limongelli, Marco Metra, Domenico Scrutinio, Michele Emdin, Lucrezia Piccioli, Carlo Lombardi, Gaia Cattadori, Gianfranco Parati, Sergio Caravita, Federica Re, Mariantonietta Cicoira, Maria Frigerio, Francesco Clemenza, Maurizio Bussotti, Elisa Battaia, Marco Guazzi, Francesco Bandera, Roberto Badagliacca, Andrea Di Lenarda, Giuseppe Pacileo, Claudio Passino, Susanna Sciomer, Giuseppe Ambrosio, Piergiuseppe Agostoni

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesMinistero della Salute
Mots-clésEjection fractionMedicineHeart failureCardiologyInternal medicinePopulationRespiratory minute volumeRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Ventilation vs. carbon dioxide production (VE/VCO2) is among the strongest cardiopulmonary exercise testing prognostic parameters in heart failure (HF). It is usually reported as an absolute value. The current definition of normal VE/VCO2 slope values is inadequate, since it was built from small groups of subjects with a particularly limited number of women and elderly. We aimed to define VE/VCO2 slope prediction formulas in a sizable population and to test whether the prognostic power of VE/VCO2 slope in HF was different if expressed as a percentage of the predicted value or as an absolute value. Methods and results We calculated the linear regressions between age and VE/VCO2 slope in 1136 healthy subjects (68% male, age 44.9 ± 14.5, range 13–83 years). We then applied age-adjusted and sex-adjusted formulas to predict VE/VCO2 slope to HF patients included in the metabolic exercise test data combined with cardiac and kidney indexes score database, which counts 6112 patients (82% male, age 61.4 ± 12.8, left ventricular ejection fraction 33.2 ± 10.5%, peakVO2 14.8 ± 4.9, mL/min/kg, VE/VCO2 slope 32.7 ± 7.7) from 24 HF centres. Finally, we evaluated whether the use of absolute values vs. percentages of predicted VE/VCO2 affected HF prognosis prediction (composite of cardiovascular mortality + urgent transplant or left ventricular assist device). We did so in the entire cardiac and kidney indexes score population and separately in HF patients with severe (peakVO2 < 14 mL/min/kg, n = 2919, 61.1 events/1000 pts/year) or moderate (peakVO2 ≥ 14 mL/min/kg, n = 3183, 19.9 events/1000 pts/year) HF. In the healthy population, we obtained the following equations: female, VE/VCO2 = 0.052 × Age + 23.808 (r = 0.192); male, VE/VCO2 = 0.095 × Age + 20.227 (r = 0.371) (P = 0.007). We applied these formulas to calculate the percentages of predicted VE/VCO2 values. The 2-year survival prognostic power of VE/VCO2 slope was strong, and it was similar if expressed as absolute value or as a percentage of predicted value (AUCs 0.686 and 0.690, respectively). In contrast, in severe HF patients, AUCs significantly differed between absolute values (0.637) and percentages of predicted values (0.650, P = 0.0026). Moreover, VE/VCO2 slope expressed as a percentage of predicted value allowed to reclassify 6.6% of peakVO2 < 14 mL/min/kg patients (net reclassification improvement = 0.066, P = 0.0015). Conclusions The percentage of predicted VE/VCO2 slope value strengthens the prognostic power of VE/VCO2 in severe HF patients, and it should be preferred over the absolute value for HF prognostication. Furthermore, the widespread use of VE/VCO2 slope expressed as percentage of predicted value can improve our ability to identify HF patients at high risk, which is a goal of utmost clinical relevance.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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