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Enregistrement W4296163197 · doi:10.1002/ejhf.2695

Characteristics and Clinical Outcomes of Patients with Acute Heart Failure with a Supranormal Left Ventricular Ejection Fraction

2022· article· en· W4296163197 sur OpenAlexaff
Bart J. van Essen, Jasper Tromp, Jozine M. ter Maaten, Barry Greenberg, Claudio Gimpelewicz, G. Michael Felker, Beth A. Davison, Thomas Severin, Peter S. Pang, Gad Cotter, John R. Teerlink, Marco Metra, Adriaan A. Voors

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesNovartis Pharma
Mots-clésEjection fractionMedicineCardiologyHeart failureInternal medicineStroke volume

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Recent data suggest that guideline-directed medical therapy of patients with heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF) might improve clinical outcomes in patients with HF up to a left ventricular ejection fraction (LVEF) of 55-65%, whereas patients with higher LVEF do not seem to benefit. Recent data have shown that LVEF may have a U-shaped relation with outcome, with poorer outcome also in patients with supranormal values. This suggests that patients with supranormal LVEF may be a distinctive group of patients. METHODS AND RESULTS: RELAX-AHF-2 was a multicentre, placebo-controlled trial on the effects of serelaxin on 180-day cardiovascular (CV) mortality and worsening HF at day 5 in patients with acute HF. Echocardiograms were performed at hospital admission in 6128 patients: 155 (2.5%) patients were classified as HF with supranormal ejection fraction (HFsnEF; LVEF >65%), 1440 (23.5%) as HF with preserved ejection fraction (HFpEF; LVEF 50-65%), 1353 (22.1%) as HF with mildly reduced ejection fraction (HFmrEF; LVEF 41-49%) and 3180 (51.9%) as HFrEF (LVEF <40%). Patients with HFsnEF compared to HFpEF were more often women, had higher prevalence of non-ischaemic HF, had lower levels of natriuretic peptides, were less likely to be treated with beta-blockers and had higher blood urea nitrogen plasma levels. All-cause mortality was not statistically different between groups, although patients with HFsnEF had the highest numerical rate. A declining trend was seen in the proportion of 180-day deaths due to CV causes from HFrEF (290/359, 80.8%) to HFsnEF (14/24, 58.3%). The reverse was observed with death from non-CV causes. No treatment effect of serelaxin was observed in any of the subgroups. CONCLUSIONS: In this study, only 2.5% of patients were classified as HFsnEF. HFsnEF was primarily characterized by female sex, lower natriuretic peptides and a higher risk of non-CV death.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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