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Enregistrement W3003548070 · doi:10.1093/ehjci/jez321

Increased long-term mortality in women with high left ventricular ejection fraction: data from the CONFIRM (COronary CT Angiography EvaluatioN For Clinical Outcomes: An InteRnational Multicenter) long-term registry

2019· article· en· W3003548070 sur OpenAlexaff
Cathérine Gebhard, Monika Marędziak, Michael Messerli, Ronny R. Buechel, Fay Y. Lin, Heidi Gransar, Stephan Achenbach, Mouaz H. Al‐Mallah, Daniele Andreini, Jeroen J. Bax, Daniel S. Berman, Matthew J. Budoff, Filippo Cademartiri, Tracy Q. Callister, Hyuk‐Jae Chang, Kavitha M. Chinnaiyan, Benjamin J.W. Chow, Ricardo C. Cury, Augustin DeLago, Gudrun Feuchtner, Martin Hadamitzky, Jöerg Hausleiter, Yong‐Jin Kim, Jonathon Leipsic, Erica Maffei, Hugo Marques, Pedro de Araújo Gonçalves, Gianluca Pontone, Gilbert Raff, Ronen Rubinshtein, Leslee J. Shaw, Todd C. Villines, Yao Lu, Erica C. Jones, Jessica M. Peña, James K. Min, Philipp A. Kaufmann

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSchweizerische HerzstiftungEMDO StiftungNational Heart, Lung, and Blood InstituteOlga Mayenfisch StiftungNovartis FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthHelmut Horten StiftungNational Science Foundation
Mots-clésEjection fractionMedicineHazard ratioCardiologyInternal medicineProportional hazards modelCoronary artery diseaseCohortConfidence intervalHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: There are significant sex-specific differences in left ventricular ejection fraction (LVEF), with a higher LVEF being observed in women. We sought to assess the clinical relevance of an increased LVEF in women and men. METHODS AND RESULTS: A total of 4632 patients from the CONFIRM (COronary CT Angiography EvaluatioN For Clinical Outcomes: An InteRnational Multicenter) registry (44.8% women; mean age 58.7 ± 13.2 years in men and 59.5 ± 13.3 years in women, P = 0.05), in whom LVEF was measured by cardiac computed tomography, were categorized according to LVEF (low <55%, normal 55-65%, and high >65%). The prevalence of high LVEF was similar in both sexes (33.5% in women and 32.5% in men, P = 0.46). After 6 years of follow-up, no difference in mortality was observed in patients with high LVEF in the overall cohort (P = 0.41). When data were stratified by sex, women with high LVEF died more often from any cause as compared to women with normal LVEF (8.6% vs. 7.1%, log rank P = 0.032), while an opposite trend was observed in men (5.8% vs. 6.8% in normal LVEF, log rank P = 0.89). Accordingly, a first order interaction term of male sex and high LVEF was significant (hazard ratios 0.63, 95% confidence intervals 0.41-0.98, P = 0.043) in a Cox regression model of all-cause mortality adjusted for age, cardiovascular risk factors, and severity of coronary artery disease (CAD). CONCLUSION: Increased LVEF is highly prevalent in patients referred for evaluation of CAD and is associated with an increased risk of death in women, but not in men. Differentiating between normal and hyperdynamic left ventricles might improve risk stratification in women with CAD. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01443637.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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