M2. Cardiorenal anaemia syndrome vs left ventricular ejection fraction: which is a better mortality prognostic factor for heart failure? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Cardiorenal anaemia syndrome (CRAS) involves a vicious interaction between heart failure (HF), chronic kidney disease, and anaemia. CRAS is associated with higher morbidity, mortality, and health care cost. This study investigated CRAS as a predicting factor of all-cause mortality compared to left ventricular ejection fraction (LVEF) in HF patients as one of the established classifications being linked to prognosis in HF. Methods and Results A systematic review based on PRISMA guidelines was performed on 6 scientific databases (PubMed, ProQuest, Scopus, ScienceDirect, Springer) with search terms related to left ventricular ejection fraction, heart failure, and cardiorenal anaemia syndrome. Original English case-control and cohort studies in heart failure participants which analyzed hazard ratio (HR) of all-cause mortality were considered eligible. The quality assessment was evaluated with New Castle Ottawa Scale (NOS). A total of 17 studies comprising 90,092 participants from more than 14 countries were included in the qualitative analysis with eleven subjected to meta-analysis. The presence of CRAS aligns with a significantly higher mortality rate (HR 1.64 [95% CI 1.44 – 1.87]) as compared to current classification based on ejection fraction obtained insignificant clinical outcomes of reduced ejection fraction HF (HFrEF) (HR 1.06 [95% CI 0.98 – 1.15]) in the pooled analysis. Conclusion CRAS is a significant death prognosticator and indicates a worse prognosis in HF patients as compared to HF patients with reduced ejection fraction. CRAS is a potential alternative prognostic factor for heart failure patients to predict mortality outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».