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Enregistrement W3191008658 · doi:10.1093/cvr/cvab262

Using multimarker screening to identify biomarkers associated with cardiovascular death in patients with atrial fibrillation

2021· article· en· W3191008658 sur OpenAlexaff
Tymon Pol, Ziad Hijazi, Johan Lindbäck, Jonas Oldgren, John H. Alexander, Stuart J. Connolly, John W. Eikelboom, Michael D. Ezekowitz, Christopher B. Granger, Renato D. Lópes, Salim Yusuf, Agneta Siegbahn, Lars Wallentin

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteScience for Life LaboratoryUppsala UniversitetStiftelsen för Strategisk ForskningHjärt-LungfondenPfizer
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioCohortAtrial fibrillationGDF15BiomarkerProportional hazards modelNatriuretic peptideGastroenterologyCardiologyEndocrinologyOncologyHeart failureConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Atrial fibrillation (AF) is associated with higher mortality. Biomarkers may improve the understanding of key pathophysiologic processes in AF that lead to death. Using a new multiplex analytic technique, we explored the association between 268 biomarkers and cardiovascular (CV) death in anticoagulated patients with AF. METHODS AND RESULTS: A case-cohort design with 1.8- to 1.9-year follow-up. The identification cohort included 517 cases and 4057 randomly selected patients from ARISTOTLE. The validation cohort included 277 cases and 1042 randomly selected controls from RE-LY. Plasma collected at randomization was analysed with conventional immunoassays and the OLINK proximity extension assay panels: CVDII, CVDIII, and Inflammation. Association between biomarkers and CV death was evaluated using Random Survival Forest, Boruta, and adjusted Cox-regression analyses. The biomarkers most strongly and consistently associated with CV death were as follows (hazard ratio for inter-quartile comparison [95% CI]): N-terminal pro-B-type natriuretic peptide [NT-proBNP; 1.63 (1.37-1.93)], cardiac troponin T [cTnT-hs; 1.60 (1.35-1.88)], interleukin-6 [IL-6; 1.29 (1.13-1.47)], growth differentiation factor-15 [GDF-15; 1.30 (1.10-1.53)], fibroblast growth factor 23 [FGF-23; 1.21 (1.10-1.33)], urokinase receptor [uPAR; 1.38 (1.16-1.64)], trefoil factor 3 [TFF3; 1.27 (1.10-1.46)], tumour necrosis factor receptor 1 [TNFR1; 1.21 (1.01-1.45)], TNF-related apoptosis-inducing ligand receptor 2 [TRAILR2; 1.18 (1.04-1.34)], and cathepsin L1 [CTSL1; 1.22 (1.07-1.39)]. CONCLUSION: In this comprehensive screening of 268 biomarkers in anticoagulated patients with AF, the underlying mechanisms most strongly associated with CV death were cardiorenal dysfunction (NT-proBNP, cTnT-hs, CTSL1, TFF3), oxidative stress (GDF-15), inflammation (IL-6, GDF-15), calcium balance, vascular and renal dysfunction (FGF-23), fibrinolysis (suPAR), and apoptosis (TNFR1, TRAILR2). These findings provide novel insights into pathophysiologic aspects associated with CV death in AF. CLINICALTRIALS.GOV IDENTIFIER: NCT00412984 and NCT00262600.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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