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Enregistrement W4306255603 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.730

Strategic management to optimize response to cardiac resynchronization therapy registry

2022· article· en· W4306255603 sur OpenAlexaboutno aff
Ignacio García Bolao, D Gras, Augusto D’Onofrio, G. Opler Mark, D Nair, N Lellouche, Miloslav Novak, Regina Cheuk‐Lam Lo, E. W. Chew, David J. Wright, Andrew J. Kaplan, Sara Veraghtert, Yajun Hu, Patrick Yong, RS Gardner

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac resynchronization therapyInternal medicineCardiologyAtrial fibrillationHeart failureEjection fractionClinical trialDiabetes mellitusCanadian Cardiovascular SocietyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiac resynchronization therapy (CRT) is guideline-recommended for the treatment of symptomatic heart failure (HF) in patients (pts) with reduced LVEF and prolonged QRS. Clinical trials report Clinical Composite Score (CCS) response rates from 60 to 75%. However, patients with common comorbidities, such as atrial fibrillation, are often under-represented in clinical trials. The Strategic MAnagement to optimize response to cardiac Resynchronization Therapy (SMART) Registry (NCT03075215) was designed to examine outcomes in CRT patients in the real world. Methods The SMART Registry was a global, multicenter, prospective, clinical registry that enrolled subjects undergoing a de novo CRT-D implant or upgrade from pacemaker to CRT-D using a quadripolar LV lead. CCS was assessed at 12 months post-implant. Results For study design and CCS outcomes see Figure 1. CCS at 12 months showed that 58.8% of pts improved and 20.1% stabilized. Of the 21.1% of pts that worsened, 8.4% were due to death, 7.8% non-fatal heart failure event, and 5% worsening of NYHA or patient global assessment. Notably, this registry had a high prevalence of pts with NYHA I/II (51%), Non-LBBB (50%), AF (37%), diabetes (35%), and bradycardia (31%) at baseline. Age (>65), diabetes, ischemia, non-LBBB, atrial fibrillation (AF) and renal dysfunction correlated with worsened CCS outcomes. NYHA III/IV patients had significantly higher HF hospitalization (HFH) rates than NYHA I/II (P-value <0.001) (Figure 2a) and patients with AF had higher HFH rates than those without (P-value <0.001) (Figure 2b). Similar effects of NYHA score and AF were seen on mortality. The use of ACE/ARB, or ARNI, and MRA correlated with better outcomes, whereas diuretics and anticoagulants correlated with poorer outcomes. Conclusions In this large registry, clinical outcomes across important sub-populations are in line with expectations, with older age, ischemia, renal dysfunction, AF, non-LBBB, and diabetes associated with a lower likelihood of response to CRT. By including these patients, this study provides a clearer picture of the effectiveness of CRT in the real world. Future studies should examine optimization approaches to facilitate CRT effectiveness in these under studied patient populations. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): This registry was funded by Boston Scientific (BSC)

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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