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Enregistrement W2999574853 · doi:10.1002/ejhf.1694

Predictors of Sudden Cardiac Death in High-Risk Patients Following a Myocardial Infarction

2020· article· en· W2999574853 sur OpenAlexaff
Kieran F. Docherty, João Pedro Ferreira, Abhinav Sharma, Nicolas Girerd, John Gregson, Kévin Duarte, Mark C. Petrie, Pardeep S. Jhund, Kenneth Dickstein, Marc A. Pfeffer, Bertram Pitt, Patrick Rossignol, Faı̈ez Zannad, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCardiologyMyocardial infarctionInternal medicineEjection fractionKillip classHeart failureSudden cardiac deathFramingham Risk ScoreAtrial fibrillationVentricular fibrillationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims To develop a risk model for sudden cardiac death (SCD) in high-risk acute myocardial infarction (AMI) survivors. Methods and results Data from the Effect of Carvedilol on Outcome After Myocardial Infarction in Patients With Left Ventricular Dysfunction trial (CAPRICORN) and the Valsartan in Acute Myocardial Infarction Trial (VALIANT) were used to create a SCD risk model (with non-SCD as a competing risk) in 13 202 patients. The risk model was validated in the Eplerenone Post-AMI Heart Failure Efficacy and Survival Study (EPHESUS). The rate of SCD was 3.3 (95% confidence interval 3.0–3.5) per 100 person-years over a median follow-up of 2.0 years. Independent predictors of SCD included age > 70 years; heart rate ≥ 70 bpm; smoking; Killip class III/IV; left ventricular ejection fraction ≤30%; atrial fibrillation; history of prior myocardial infarction, heart failure or diabetes; estimated glomerular filtration rate < 60 mL/min/1.73 m2; and no coronary reperfusion or revascularisation therapy for index AMI. The model was well calibrated and showed good discrimination (C-statistic = 0.72), including in the early period after AMI. The observed 2-year event rates increased steeply with each quintile of risk score (1.9%, 3.6%, 6.2%, 9.0%, 13.4%, respectively). Conclusion An easy to use SCD risk score developed from routinely collected clinical variables in patients with heart failure, left ventricular systolic dysfunction or both, early after AMI was superior to left ventricular ejection fraction. This score might be useful in identifying patients for future trials testing treatments to prevent SCD early after AMI.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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