NISAR-F SCORE: a simple risk stratification tool for patients implanted with cardiac resynchronization therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Introduction Individualized estimation of prognosis after cardiac resynchronization therapy (CRT) remains challenging. Outcomes in this group of patients are influenced by multiple factors and a comprehensive and customized approach to estimate prognosis after CRT is lacking Aims To develop and validate a simple prognostic score for patients implanted with CRT (NISAR-F score), based on readily available clinical and echocardiographic variables to predict the combined endpoints of death or hospitalization in 24 months. Methods A single-centre retrospective study was conducted with inclusion of all consecutive patients who underwent CRT implantation between 2012 and 2019. Follow-up started after CRT implantation and ended upon death, hospitalization or 24 months after study entry. Survival analysis was performed using a multivariate Cox regression model, in order to analyze the effect on survival /hospitalization in 24 months of the following factors: age, gender, NYHA Class III-IV, ischemic heart failure, type 2 diabetes, arterial hypertension, dyslipidemia and ejection fraction < 21%. According to the analysis, points were attributed to each factor. Afterwards, the NISAR-F score was calculated for each patient, summing the points of each variable. The authors finally created ROC curves for the NISAR-F score to predict the occurrence of the combined endpoint in 2 groups of patients: CRT responders (ejection fraction increase of at least 10% after CRT implantation) and CRT non-responders. The statistical analysis was performed in SPSS. Results 102 patients were included in the study (75.4% male, mean age 68 ± 10.46 years). 10(9.8%) of the patients were re-hospitalized and 8 (7.8%) died during the 24-month follow-up. After calculating NISAR-F score for each patient, area under ROC curves were obtained. The analysis of the ROC curves allows us to confirm the good performance of the score created [responders group (AUC 0.812) vs non-responders (AUC 0.721)]. Conclusion The NISAR-F score is a useful tool to predict the combined endpoint (mortality and hospitalization in 24 months) after CRT implantation, in both responders and non-responders, revealing good performance of this new and simple score based only on clinical and echocardiographic variables.
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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 | 0,000 | 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 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 ».