Left atrial remodelling, mid-regional pro-atrial natriuretic peptide, and prognosis across a range of ejection fractions in heart failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Measures of structural and functional remodelling of the left atrium (LA) are emerging as useful biomarkers in heart failure (HF). We hypothesized that LA volume and its contribution to stroke volume (SV) would predict a composite endpoint of HF hospitalization or death in patients with HF. METHODS AND RESULTS: We recruited 57 controls and 86 patients with HF, including preserved and reduced left ventricular ejection fraction (LVEF). Cardiac magnetic resonance imaging was used to evaluate LA volumes and contribution to LV SV. Plasma mid-region pro-atrial natriuretic peptide (MR-proANP) was evaluated. LA volume was negatively correlated with LVEF (P = 0.001) and positively correlated with LV mass in HFrEF (P < 0.001) but not in HFpEF. LA volume at end-diastole was associated with the composite endpoint in HFrEF (hazard ratio 1.26, 95% confidence interval 1.01-1.54; P = 0.044), but not HFpEF (1.06, 0.85-1.30; P = 0.612), per 10 mL/m increase. Active contribution to SV was negatively associated with the composite endpoint in HFpEF (0.32, 0.14-0.66; P = 0.001), but not HFrEF (0.91, 0.38-2.1; P = 0.828) per 10% increase. MR-proANP was associated with the composite endpoint in HFpEF (1.46, 1.03-1.94; P = 0.034), but not in HFrEF (1.14, 0.88-1.37; P = 0.278), per 100 pM increase. CONCLUSION: We found different relationships between LA remodelling and biomarkers in HFrEF and HFpEF. Our results support the hypothesis that the pathophysiologic underpinnings of HFpEF and HFrEF are different, and atrial remodelling encompasses distinct components for each HF subtype.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».