Development and Validation of a Clinical Predictive Model for Identifying Hypertrophic Cardiomyopathy Patients at Risk for Atrial Fibrillation: The HCM-AF Score
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial fibrillation (AF) is the most common sustained arrhythmia in hypertrophic cardiomyopathy (HCM), associated with impaired quality of life, risk for embolic stroke, and unpredictable onset. We sought to create a predictive model to identify risk for AF development in HCM. Methods: A cohort of 1900 patients with HCM followed for newly diagnosed AF in the Tufts HCM center was used for model development. A cohort of 387 patients from Toronto General Hospital was used for external validation. Data in the development cohort generated the HCM-AF score, a point score to predict AF probability at 2 and 5 years: left atrial dimension (+2 points per 6 mm increase), age at clinical evaluation (+3 points per 10-year increase), age at initial HCM diagnosis (−2 points per 10-year increase), and heart failure symptoms (+3 points if symptomatic). Results: The HCM-AF score stratifies risk as low (<1.0%/y; score ≤17), intermediate (1.0-2.0%/y; score 18 to 21), and high risk (>2.0%/y; score ≥22) for AF development for individual patients. Concordance of the HCM-AF score was 0.70 in the development cohort and 0.68 in the external validation cohort. In the development cohort, 17.2% of high-risk patients developed AF (rate 3.4%/y), while only 3.3% of low-risk patients developed AF (rate 0.7%/y) at 5 years ( P <0.001). Similarly, in the external validation cohort, 13.3% of high-risk patients developed AF (rate 2.7%/y), whereas only 1.1% of low-risk patients developed AF (rate 0.2%/y). The HCM-AF score provided greater predictive power for future AF risk than left atrial dimension alone (concordance of 0.58) and outperformed other non–HCM risk models. Conclusions: The HCM-AF score is a novel externally validated predictive tool to identify AF risk in HCM. This score can reliably stratify patients with HCM to risk of newly diagnosed AF and offers the opportunity to inform expectations regarding future clinical course.
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 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) | 0,001 | 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 ».