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Enregistrement W3101522223 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15961

Abstract 15961: Multicenter Prospective Prevention of Sudden Death in High Risk Patients Utilizing Enhanced ACC/AHA Risk Model

2020· article· en· W3101522223 sur OpenAlexaffabout
Ethan J. Rowin, Martin S. Maron, Arnon Adler, Alfred Albano, Armanda M. Varnava, Kevin Leong, Stephen B. Heitner, Stephen L. Winters, Matthew W. Martinez, Dana Marsy, Emilie Cohen, Dana Spears, Adaya Weissler Snir, Harry Rakowski, Barry J. Maron

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSudden cardiac deathHypertrophic cardiomyopathyImplantable cardioverter-defibrillatorInternal medicineSudden deathProspective cohort studyCardiologyCohortRisk assessmentRisk factorObservational studyFramingham Risk ScoreDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Strategies for reliable selection of high-risk hypertrophic cardiomyopathy (HCM) patients for prevention of sudden cardiac death (SCD) with implantable cardioverter-defibrillators (ICDs) continue to be debated. Objective: Assess the sensitivity of sudden death risk strategies in predicting SCD events (appropriate ICD shocks, sudden death or out of hospital cardiac arrest) among a large multicenter cohort of high-risk HCM patients. Methods: Observational longitudinal study from 6-HCM centers in North America and Europe to determine outcomes in consecutive HCM patients considered high risk for sudden death based on an enhanced ACC/AHA (U.S./Canada) guidelines-based risk factor algorithm with primary prevention ICD placement. ESC risk score was retrospectively calculated in this cohort and compared to ACC/AHA risk factor method for predicting SCD events. Results: Of 1185 patients with primary prevention ICDs implanted based on ≥ 1 major risk marker, 162 (14%) experienced device therapy terminating VT/VF episodes at 49 ± 18 years of age and 4.6 ± 4.2 years after device implant. Within the 6 HCM centers, only 28 other patients not implanted with ICD died suddenly or had resuscitated cardiac arrests, including 19 (68%) with risk-markers who declined ICDs. Of these 190 high risk patients with SCD or SCD events, 67 (35%) had ESC risk-scores scores ≥6%/5-years, considered sufficient to recommend a prophylactic ICD, while 83 (44%) had low risk scores (<4%/5-years) that likely would have excluded an ICD recommendation. Compared to enhanced ACC/AHA risk factors, the ESC risk-score was less sensitive than ACC/AHA (35% vs. 95%, p<0.01), consistent with identifying fewer high-risk patients with events. Conclusion: In this large multicenter study of high-risk HCM patients, an enhanced ACC/AHA risk factor strategy was superior to the ESC risk score in identifying patients at greatest risk for SCD events.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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