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Enregistrement W3014064772 · doi:10.1186/s13104-020-05031-3

AST/ALT ratio predicts the functional severity of chronic heart failure with reduced left ventricular ejection fraction

2020· article· en· W3014064772 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEjection fractionInternal medicineMedicineHeart failureCardiologyCardiac function curve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Despite previous research that focused on liver transaminases as predictors of cardiovascular disease, there has been limited research evaluating the predictive value of AST/ALT ratio in patients with heart failure. We aimed to investigate AST/ALT ratio as an indicator of the functional severity in chronic heart failure with reduced left ventricular ejection fraction. RESULTS: Overall, 105 patients previously diagnosed with HFrEF from Buraidah-Al Qassim province, Saudi Arabia were included in this retrospective cross-sectional study. Data on study variables, including demographic data, left ventricular ejection fraction, NYHA class, and AST/ALT ratio, were collected from patients' records. The patients were divided into two groups, namely group-1 (AST/ALT ratio < 1) and group-2 (AST/ALT ratio ≥ 1), to identify any differences in their cardiac function profiles. NYHA class and NT-proBNP were higher and LVEF was lower in group-2 than in group-1. We found a mild significant correlation between AST/ALT ratio and APRI, FIB-4 score, NYHA-class, and LVEF (r = 0.2, 0.25, 0.26, and - 0.24, respectively; P < 0.05). Multivariate linear regression analysis model and ROC curve showed that AST/ALT ratio could independently predict HFrEF functional severity with a best cut-off value of 0.9, sensitivity of 43.6%, and specificity of 81.4%.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,257 · 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