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Enregistrement W3023145403 · doi:10.1002/ejhf.1830

Impact of Tricuspid Regurgitation on Survival in Patients with Heart Failure: A Large Electronic Health Record Patient-Level Database Analysis

2020· article· en· W3023145403 sur OpenAlexaff
David Messika–Zeitoun, Patrick Verta, John Gregson, Stuart Pocock, Isabel Boero, Ted Feldman, William T. Abraham, JoAnn Lindenfeld, Jeroen J. Bax, Martin B. Leon, Maurice Enriquez‐Sarano

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioHeart failureConfidence intervalProportional hazards modelInternal medicineDatabaseEjection fractionCardiologySurvival analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: More evidence is needed to quantify the association between tricuspid regurgitation (TR) and mortality in patients with heart failure (HF). METHODS AND RESULTS: Between 2008-2017, using the Optum longitudinal database, a patient-level database that integrates multiple US-based electronic health and claim records from several health care providers, we identified 435 679 patients with new HF diagnosis and both an assessment of the left ventricular ejection fraction and at least 1 year of history. TR was graded as mild, moderate or severe and classified as prevalent (at the time of the initial HF diagnosis) or incident (subsequent new cases thereafter). For prevalent TR, the analysis was performed using a Cox proportional hazards model with adjustment for patient covariates. Incident TR was modelled as a time-updated covariate, as were other non-fatal events during follow-up. Prevalence of mild, moderate and severe TR at baseline was 10.1%, 5.1% and 1.4%, respectively. Over a median follow-up of 1.5 years, 121 273 patients (27.8%) died and prevalent TR was independently associated with survival. Compared to patients with no TR at baseline, the adjusted hazard ratios for mortality were 0.99 [95% confidence interval (CI) 0.97-1.01], 1.17 (95% CI 1.14-1.20) and 1.34 (95% CI 1.28-1.39) for mild, moderate and severe TR, respectively. In the 363 270 patients free from TR at baseline, incident TR (at least mild, at least moderate, or severe) developed during follow-up in 12.1%, 5.1% and 1.1%, respectively. Adjusted mortality hazard ratios for such new cases were 1.48 (95% CI 1.44-1.52), 1.92 (95% CI 1.86-1.99) and 2.44 (95% CI 2.32-2.57), respectively. Findings were consistent across all patient subgroups based on age, gender, rhythm, associated comorbidities, prior cardiac surgery, B-type natriuretic peptide/N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, and left ventricular ejection fraction. CONCLUSIONS: In this large contemporary patient-level database of almost half-million US patients with HF, TR was associated with a marked increases in mortality risk overall and in all subgroups. Future randomized controlled trials will evaluate the impact of TR correction on clinical outcomes and the causal relationship between TR and mortality.

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 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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations147
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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