Can Circulating Cardiac Biomarkers Be Helpful in the Assessment of LMNA Mutation Carriers?
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the lamin A/C gene are variably phenotypically expressed; however, it is unclear whether circulating cardiac biomarkers are helpful in the detection and risk assessment of cardiolaminopathies. We sought to assess (1) clinical characteristics including serum biomarkers: high sensitivity troponin T (hsTnT) and N-terminal prohormone brain natriuretic peptide (NT-proBNP) in clinically stable cardiolaminopathy patients, and (2) outcome among pathogenic/likely pathogenic lamin A/C gene (LMNA) mutation carriers. Our single-centre cohort included 53 patients from 21 families. Clinical, laboratory, follow-up data were analysed. Median follow-up was 1522 days. The earliest abnormality, emerging in the second and third decades of life, was elevated hsTnT (in 12% and in 27% of patients, respectively), followed by the presence of atrioventricular block, heart failure, and malignant ventricular arrhythmia (MVA). In patients with missense vs. other mutations, we found no difference in MVA occurrence and, surprisingly, worse transplant-free survival. Increased levels of both hsTnT and NT-proBNP were strongly associated with MVA occurrence (HR > 13, p ≤ 0.02 in both) in univariable analysis. In multivariable analysis, NT-proBNP level > 150 pg/mL was the only independent indicator of MVA. We conclude that assessment of circulating cardiac biomarkers may help in the detection and risk assessment of cardiolaminopathies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».