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Enregistrement W3213788244 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.0717

Patients with transthyretin amyloid cardiomyopathy may have preserved, mildly reduced, or reduced ejection fraction

2021· article· en· W3213788244 sur OpenAlexaff
Pablo García‐Pavía, Nowell M. Fine, Neil J. Weissman, Adam Castaño, Balarama Gundapaneni, Marla B. Sultan, Sanjiv J. Shah

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineEjection fractionTransthyretinCardiologyInternal medicineHeart failureHeart failure with preserved ejection fractionCardiomyopathyRestrictive cardiomyopathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM) is an often-overlooked form of heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Previous studies have demonstrated that relatively high proportions of older patients with HFpEF have underlying ATTR-CM. However, while ATTR-CM should not be overlooked as a cause of HFpEF, it also should not be assumed that all patients with ATTR-CM present with HFpEF. Purpose To categorise patients with ATTR-CM from a large clinical trial by left ventricular ejection fraction (LVEF) at enrolment in order to describe the prevalence of HFpEF, HF with mildly reduced EF (HFmrEF), and HF with reduced EF (HFrEF). Methods The Tafamidis in Transthyretin Cardiomyopathy Clinical Trial (ATTR-ACT) enrolled 441 patients with ATTR-CM, including both hereditary (ATTRv) and wild-type (ATTRwt) patients. In ATTR-ACT, all patients underwent echocardiography at enrolment using a standardised protocol, and all images were reviewed and analysed at an independent central laboratory. In this analysis of patient data at enrolment, all patients in ATTR-ACT were categorised by LVEF as: HFpEF (LVEF ≥50%), HFmrEF (LVEF 41–49%), or HFrEF (LVEF ≤40%). The proportions of patients in these LVEF categories in the sub-groups of race, sex, genotype, and disease severity (by NYHA class) were assessed, together with myocardial contraction fraction (MCF) in each category. Results In ATTR-ACT, there were 220 (50.5%) patients with HFpEF, 119 (27.3%) with HFmrEF, and 97 (22.3%) with HFrEF (Table). Five subjects with missing LVEF at enrolment were not categorized. Asian patients had the highest proportion with HFpEF, followed by White, then Black patients. The ATTRwt group had a higher proportion of patients with HFpEF than the ATTRv group. There were significant differences (as assessed by Chi-square test; P=0.0001) in the proportion of patients in each EF category between NYHA class I or II and NYHA class III patients. Median MCF was higher in NYHA class I/II (16.6%) than NYHA class III (14.8%) patients, and higher in patients with HFpEF compared with HFmrEF and HFrEF. Conclusions Not all patients with ATTR-CM have HFpEF. In this analysis of patients at enrolment in ATTR-ACT half had mildly reduced or reduced LVEF, with even higher proportions of reduced EF observed in Black patients, ATTRv patients, and patients with worse functional class (NYHA class III). These data demonstrate that ATTR-CM should be considered as a possible diagnosis in all patients with HF regardless of EF. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): Pfizer Table 1

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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