Right Ventricular Ejection Fraction for the Prediction of Major Adverse Cardiovascular and Heart Failure-Related Events
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing evidence that right ventricular ejection fraction (RVEF) may provide incremental value to left ventricular (LV) ejection fraction for the prediction of major adverse cardiovascular events. To date, generalizable utility for RVEF quantification in patients with cardiovascular disease has not been established. Using a large prospective clinical outcomes registry, we investigated the prognostic value of RVEF for the prediction of major adverse cardiovascular events- and heart failure-related outcomes. Methods: Seven thousand one hundred thirty-one consecutive patients with known or suspected cardiovascular disease undergoing cardiovascular magnetic resonance imaging were prospectively enrolled. Multichamber volumetric quantification was performed by standardized operational procedures. Patients were followed for the primary composite outcome of all-cause death, survived cardiac arrest, admission for heart failure, need for transplantation or LV assist device, acute coronary syndrome, need for revascularization, stroke, or transient ischemic attack. A secondary, heart failure focused outcome of heart failure admission, need for transplantation/LV assist device or death was also studied. Results: Mean age was 54±15 years. The mean LV ejection fraction was 55±14% (range 6%–90%) with a mean RVEF of 54±10% (range 9%–87%). At a median follow-up of 908 days, 870 (12%) patients experienced the primary composite outcome and 524 (7%) the secondary outcome. Each 10% drop in RVEF was associated with a 1.3-fold increased risk of the primary outcome ( P <0.001) and 1.5-fold increased risk of the secondary outcome ( P <0.001). RVEF was an independent predictor following comprehensive covariate adjustment, inclusive of LV ejection fraction. Patients with an RVEF<40% experienced a 3.1-fold risk of the primary outcome ( P <0.001) with a 1-year cumulative event rate of 22% versus 7% above this cutoff. Conclusions: RVEF is a powerful and independent predictor of major adverse cardiac events with broad generalizability across patients with known or suspected cardiovascular disease. These findings support migration towards biventricular phenotyping for the classification of risk in clinical practice. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT04367220.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».