Predicting stroke in heart failure and reduced ejection fraction without atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) are at significant risk of stroke. Anticoagulation reduces this risk in patients with and without atrial fibrillation (AF), but the risk-to-benefit balance in the latter group, overall, is not favourable. Identification of patients with HFrEF, without AF, at the highest risk of stroke may allow targeted and safer use of prophylactic anticoagulant therapy. METHODS AND RESULTS: In a pooled patient-level cohort of the PARADIGM-HF, ATMOSPHERE, and DAPA-HF trials, a previously derived simple risk model for stroke, consisting of three variables (history of prior stroke, insulin-treated diabetes, and plasma N-terminal pro-B-type natriuretic peptide level), was validated. Of the 20 159 patients included, 12 751 patients did not have AF at baseline. Among patients without AF, 346 (2.7%) experienced a stroke over a median follow up of 2.0 years (rate 11.7 per 1000 patient-years). The risk for stroke increased with increasing risk score: fourth quintile hazard ratio (HR) 2.35 [95% confidence interval (CI) 1.60-3.45]; fifth quintile HR 3.73 (95% CI 2.58-5.38), with the first quintile as reference. For patients in the top quintile, the rate of stroke was 21.2 per 1000 patient-years, similar to participants with AF not receiving anticoagulation (20.1 per 1000 patient-years). Model discrimination was good with a C-index of 0.84 (0.75-0.91). CONCLUSION: It is possible to identify a subset of HFrEF patients without AF with a stroke-risk equivalent to that of patients with AF who are not anticoagulated. In these patients, the risk-to-benefit balance might justify the use of prophylactic anticoagulation, but this hypothesis needs to be tested prospectively.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».