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Enregistrement W3102184840 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15516

Abstract 15516: Predicting Heart Failure Hospitalization in Type 2 Diabetes Mellitus: Validation of the TRS-HFDM Score in the ACCORD Trial

2020· article· en· W3102184840 sur OpenAlexaff
Malik Elharram, Thao Huynh, Jiayi Ni, João Pedro Ferreira, Abhinav Sharma

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHeart failureAtrial fibrillationTIMIDiabetes mellitusMyocardial infarctionFramingham Risk ScoreType 2 Diabetes MellitusCardiologyRenal functionType 2 diabetesThrombolysisDiseaseEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) are at an increased risk for developing heart failure (HF), and clinical models are needed to identify patients with a greater risk for HF hospitalization (HHF). The Thrombolysis in Myocardial Infarction Risk Score for Heart Failure in Diabetes (TRS-HFDM) was recently developed and validated to predict HHF in patients with T2DM in two large clinical trials (SAVOR-TIMI 53 and DECLARE-TIMI 58). We aimed to validate the TRS-HFDM in another cohort of patients with T2DM. Methods: We validated the TRS-HFDM score in 5,123 patients with T2DM for fatal or non-fatal HHF in the placebo arm of the ACCORD (Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Study Group). The TRS-HFDM included: prior HF, history of atrial fibrillation, coronary artery disease, estimated glomerular filtration rate, and urine albumin-to-creatinine ratio. We evaluated discrimination with the Harrell C index, and calibration by comparing observed event rates for HHF with predicted risk, and the Nam-D’Agostino statistic. Results: During a mean follow up of 4.8 years, 212 patients (4.14%) experienced at least one HHF. The mean age was 63 ±6.7 years, and 38% were female. The baseline hemoglobin A1C was 8.3%, and 36% were on insulin. The ACCORD patients had less comorbidities with a lower proportion of patients with renal dysfunction (8% vs. 16% vs. 17%), established cardiovascular disease (35% vs.79% vs. 41%) and pre-existing HF (5% vs. 13% vs. 10%) compared to patients enrolled in the SAVOR-TIMI 53 and DECLARE TIMI-58 trials respectively. In our cohort, the TRS-HFDM score predicted well HHF events with a Harrel C index of 0.78. The integer-based score was well calibrated, with the observed Kaplan-Meier HHF rates closely predicting the Kaplan-Meier event rates at the end follow up (Nam D`Agostino test: 65.39 (p<0.0001). Discussion: Our findings confirm the applicability of the TRS-HFDM in a large cohort of patients with T2DM with less high-risk features than the SAVOR-TIMI 53 and DECLARE-TIMI 58 populations. Future validation of this risk score in observational cohort studies is needed to evaluate its external validity in a general clinical setting.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,224 · 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
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