Cardiac Remodelling Predicts Outcome in Patients with Chronic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Surveillance imaging is often used to detect remodelling, a change in cardiac geometry, and/or function; however, there are limited data in patients with chronic heart failure (HF). We sought to characterize cardiac remodelling in patients with chronic HF and evaluate its association with outcome. METHODS AND RESULTS: A prospective cohort of patients at risk for HF or with chronic HF underwent cardiac magnetic resonance (CMR) at baseline and 1 year. Ventricular function, volumes, mass, left atrial volume, global longitudinal strain, and myocardial scar were measured. The primary outcome was a composite of death or cardiovascular hospitalization up to 5 years from the 1 year scan. Cox regression was used to identify 1 year CMR predictors of outcome after adjusting for baseline risk. A total of 262 patients (median age 68 years, 57% males) including 96 at risk for HF, 97 with HF and preserved ejection fraction, and 69 with HF and reduced ejection fraction were included. In the patients with HF, 55 events were identified during follow-up. After adjustment for baseline clinical risk, Cox proportion hazard regressions only identified 1 year change in left ventricular (LV) mass index as a CMR predictor of outcome, adjusted hazard ratio 1.21 (1.02, 1.44) per 10% increase, P = 0.031. Cardiac remodelling defined as a 1 year change in LV mass index ≥15% was observed in 35% of patients with HF. Patients with adverse remodelling of LV mass index had more events on Kaplan-Meier analyses compared to those with no remodelling, log-rank P = 0.004 for overall cohort, P = 0.035 for heart failure with preserved ejection fraction and P = 0.035 for heart failure and reduced ejection fraction. CONCLUSIONS: Cardiac remodelling is common during serial CMR assessment of patients with chronic HF. Change in LV mass predicted long-term outcomes whereas change in left ventricular ejection fraction did not.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».