MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3162761774 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.16139

Abstract 16139: A Targeted Proteomic Approach to Identify Circulating Biomarkers of Heart Failure Risk in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus in DECLARE-TIMI 58

2020· article· en· W3162761774 sur OpenAlexaff
David D. Berg, Stephen D. Wiviott, Itamar Raz, Frederick Kamanu, KyungAh Im, Avivit Cahn, Ofri Mosenzon, Deepak L. Bhatt, Petr Jarolı́m, Lawrence A. Leiter, Darren K. McGuire, John Wilding, Yong Huo, José López‐Sendón, Diego Ardissino, Ingrid Gause‐Nilsson, Marc S. Sabatine, David A. Morrow

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNatriuretic peptideInternal medicineHeart failureType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusBiomarkerType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients (pts) with type 2 diabetes mellitus (T2DM) are at increased risk of heart failure (HF); however, the underlying mechanisms by which T2DM contributes to HF are incompletely understood. Hypothesis: We aimed to identify biological pathways associated with risk of hospitalization for HF (HHF) in a well-characterized cohort with T2DM followed for a median of 4.2 yrs. Methods: DECLARE-TIMI 58 was a randomized trial of dapagliflozin in pts with T2DM. We performed a nested case-control study of 184 candidate biomarkers (Olink CV II and CV III) in pts hospitalized for HF (n=432) and controls matched on age, sex, prior HF, prior CV disease, and f/u time (n=432). We evaluated associations between baseline biomarkers and HHF using logistic regression with a stringent threshold for significance (Bonferroni). Biomarkers were ranked according to Wald χ 2 values. ORs for the top 10 biomarkers were further adjusted for the components of the TIMI Risk Score for HF in Diabetes (AF, UACR, eGFR, CAD). ORs are per 1-SD. Results: 45 biomarkers were significantly associated with HHF. The 10 strongest associations were seen with N-terminal pro-B type natriuretic peptide (NT-proBNP), B type natriuretic peptide (BNP), spondin-1 (SPON1), insulin-like growth factor-binding protein 7 (IGFBP7), interleukin-6 (IL-6), fibroblast growth factor-23 (FGF-23), transferrin receptor protein 1 (TR), metalloproteinase inhibitor 4 (TIMP4), matrix metalloproteinase-2 (MMP-2), C-X-C motif chemokine 16 (CXCL16) ( Fig ). All 10 biomarkers were significantly associated with HHF both in pts with and without a history of HF. These proteins represent pathobiological axes implicated in hemodynamic stress, inflammation, myocardial hypertrophy, and cellular senescence, among others. Conclusions: A targeted proteomic approach identified established (NT-proBNP, BNP), investigational (IGFBP7, FGF-23, IL-6, TR, TIMP4, MMP-2, CXCL16), and novel (SPON1) biomarkers of HHF in pts with T2DM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetGDF15 and Related BiomarkersTravaux en français237 207