Usefulness of the B-Type Natriuretic Peptides in Low Ejection Fraction, Low-Flow, Low-Gradient Aortic Stenosis Results from the TOPAS Multicenter Prospective Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPatients with low left ventricular ejection fraction (LVEF), low-flow, low-gradient (i.e. classical low flow [CLF]) aortic stenosis (AS) have a dismal short-term outcome without aortic valve replacement (AVR) but high operative mortality. We hypothesized that brain natriuretic peptides (BNP/NT-proBNP) can risk stratify patients with CLF AS and may assist in clinical decision-making.MethodsPatients with aortic valve area ≤1.2 cm2, mean transvalvular gradient <40 mmHg, and left ventricular ejection fraction <50%, were prospectively recruited. BNP and/or NT-proBNP were measured at baseline.ResultsAmong 234 patients (77 [68–83] years, 76% male), BNP > 550 pg/ml or NT-proBNP > 1,600 pg/ml (85% and 93% sensitivity, respectively, to correctly classify 1-year death) strongly predicted all-cause mortality (adjusted HR = 2.53 [1.68–3.81], p < 0.001) outperforming flow reserve and baseline LVEF (all likelihood ratio p ≤ 0.02). For both natriuretic peptides, spline curve analysis showed gradual increase in mortality with higher biomarkers levels, which was blunted by AVR. In a head-to-head comparison (n = 104), NT-proBNP appeared to have superior incremental prognostic value than BNP (likelihood-ratio p < 0.001 vs. p = 0.07). Baseline NT-proBNP ≥ 1,600 pg/ml or BNP ≥ 550 pg/ml, identified: i) a high-risk cohort with a dismal outcome under conservative management, but a markedly better survival associated with early AVR (adjusted HR = 0.41 [0.25–0.65], p < 0.001); and ii) a low-risk cohort with an excellent 1-year survival (94 ± 4%) with conservative management or deferred AVR.ConclusionIn patients with CLF AS, BNP/NT-proBNP have the potential to identify high-risk patients who may benefit from early AVR.
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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 | 0,000 |
| 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 découle