Biomarker Changes as Surrogate Endpoints in Early-Phase Trials in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: No biomarker has achieved widespread acceptance as a surrogate endpoint for early-phase heart failure (HF) trials. We assessed whether changes over time in a panel of plasma biomarkers were associated with subsequent morbidity/mortality in HF with reduced ejection fraction (HFrEF). METHODS AND RESULTS: In 1040 patients with HFrEF from the BIOSTAT-CHF cohort, we investigated the associations between changes in the plasma concentrations of 30 biomarkers, before (baseline) and after (9 months) attempted optimization of guideline-recommended therapy, on top of the BIOSTAT risk score and the subsequent risk of HF hospitalization/all-cause mortality using Cox regression models. C-statistics were calculated to assess discriminatory power of biomarker changes/month-nine assessment. Changes in N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and WAP four-disulphide core domain protein HE4 (WAP-4C) were the only independent predictors of the outcome after adjusting for their baseline plasma concentration, 28 other biomarkers (both baseline and changes), and BIOSTAT risk score at baseline. When adjusting for month-nine rather than baseline biomarkers concentrations, only changes in NT-proBNP were independently associated with the outcome. The C-statistic of the model including the BIOSTAT risk score and NT-proBNP increased by 4% when changes were considered on top of baseline concentrations and by 1% when changes in NT-proBNP were considered on top of its month-nine concentrations and the BIOSTAT risk score. CONCLUSIONS: Among 30 relevant biomarkers, a change over time was significantly and independently associated with HF hospitalization/all-cause death only for NT-proBNP. Changes over time were modestly more prognostic than baseline or end-values alone. Changes in biomarkers should be further explored as potential surrogate endpoints in early phase HF trials.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».