Skin Autofluorescence as a Predictor of First Heart Failure Hospitalization in Patients With Heart Failure With Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An autofluorescence (AF) reader can be used to diagnose skin AF non-invasively by measuring local accumulation of advanced glycation end-products. A number of studies have investigated the relationships between skin AF and cardiovascular disease. However, data regarding the usefulness of skin AF as a predictor of chronic heart failure remain limited. This prospective study aimed to elucidate the usefulness of skin AF as a predictor of first heart failure (HF) hospitalization in patients with HF with preserved ejection fraction (HFpEF). METHODS: A total of 412 outpatients with HFpEF with no history of HF hospitalization were enrolled. Patients were assigned to either the low (group L; skin AF ≤ 2.9 arbitrary units (AU); n = 303) or the high (group H; skin AF ≥ 3.0 AU; n = 109) group according to optimal skin AF cut-off levels determined using receiver operating characteristic curves. Clinical parameters and the usefulness of skin AF as a predictor of first HF hospitalization were evaluated. RESULTS: The E/e' ratio as a marker of left ventricular diastolic function was significantly higher in group H patients than in group L patients at baseline (group H, 11.8 ± 3.8; group L, 10.6 ± 3.3; P = 0.002). During the 72.7-month follow-up period, 43 HF cases were hospitalized (group L, 15 cases; group H, 28 cases; P < 0.001, log-rank test). Multivariate Cox regression analyses revealed that group H exhibited a significantly higher risk of first HF hospitalization than did group L (hazard ratio, 2.26; 95% confidence interval, 1.21 - 3.52; P = 0.014). CONCLUSIONS: The present study demonstrated that skin AF can predict the risk of first HF hospitalization in patients with HFpEF. Prospective studies, including intervention therapies, are required to validate our observations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».