Evaluating the diagnostic and prognostic value of biomarkers for heart disease and major adverse cardiac events in patients with muscular dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Heart disease is recognized as the leading cause of morbidity and mortality in patients with muscular dystrophy (MD). Our study demonstrates the clinical utility of cardiac biomarkers to improve the diagnosis of cardiomyopathy and prognostication of major adverse cardiac events (MACE) in these vulnerable patients. METHODS AND RESULTS: We prospectively followed 117 patients [median age, 42 [interquartile range (IQR), 26-50) years; 49 (41.9%) women] at the Neuromuscular Multidisciplinary clinic diagnosed with a dystrophinopathy, limb-girdle MD, type 1 myotonic dystrophy, or facioscapulohumeral MD. We determined that B-type natriuretic peptide (BNP) and high-sensitive troponin I (hsTnI) were effective diagnostic markers of cardiomyopathy [area under the curve (AUC), 0.64; P = 0.017; and AUC, 0.69; P = 0.001, respectively]. Patient risk stratification for MACE was based on cut-off values of BNP and hsTnI defined a priori as 30.5000 pg/mL and 7.6050 ng/L, respectively. Over a median follow-up period of 2.09 (IQR, 1.17-2.81) years there were 36 confirmed MACE. Multivariate regression analyses showed that patients with BNP and hsTnI levels above the respective cut-off values had a 3.70-fold (P = 0.001) and 3.24-fold (P = 0.002) greater risk of MACE, respectively, compared with patients with biomarker levels below. Furthermore, patients with biomarker levels above both cut-off values had a 4.08-fold (P = 0.001) greater risk of MACE. Inflammatory biomarkers did not show clinical utility for heart disease in these patients. CONCLUSION: Our study demonstrates important diagnostic and prognostic value of BNP and hsTnI as part of a comprehensive cardiac assessment to augment the management and treatment of heart disease in patients with MD.
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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 | 0,004 |
| 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 ».