Prediction of heart failure outcomes in patients with type 2 diabetes mellitus: Validation of the Thrombolysis in Myocardial Infarction Risk Score for Heart Failure in Diabetes ( <scp> TRS‐HF <sub>DM</sub> </scp> ) in patients in the <scp>ACCORD</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To investigate the ability of the Thrombolysis in Myocardial Infarction Risk Score for Heart Failure in Diabetes (TRS‐HF DM ) to stratify patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and high cardiovascular risk for heart failure (HF) hospitalization. Materials and Methods We used data from the control group of the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Study Group (ACCORD) trial (n = 5123; mean follow‐up 4.8 years). The TRS‐HF DM includes: prior HF (2 points), atrial fibrillation (1 point), coronary artery disease (1 point), estimated glomerular filtration rate <60 mL/min/1.73 m 2 (1 point), and urine albumin‐to‐creatinine ratio (>300 mg/g: 2 points; 30–300 mg/g: 1 point). We evaluated the discrimination (Harrell's C‐index) and calibration (Nam‐D'Agostino calibration statistic) of the TRS‐HF DM with regard to time to HF hospitalization or death due to HF. Results The mean age of the participants was 62.8 ± 6.6 years, and 38% were women. The prevalences of TRS‐HF DM 0, 1, 2, 3 and ≥4 were 42.1%, 34.9%, 14.6%, 6.0% and 2.5%, respectively. Increasing TRS‐HF DM corresponded to an increasing HF risk: 1.3 per 1000 person‐years for a TRS‐HF DM of 0 to 64.7 per 1000 person‐years for TRS‐HF DM of ≥4. The TRS‐HF DM demonstrated robust discrimination of HF outcomes (C‐index 0.78). Furthermore, the score was well calibrated for HF outcomes (calibration statistic P = 0.13). Similar results were seen in participants without baseline HF (C‐index 0.75). Conclusion The TRS‐HF DM discriminates HF‐specific risk among people with T2DM. The use of TRS‐HF DM to identify those who would maximally benefit from therapies that reduce HF risk warrants evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».