Predictors of Developing Heart Failure in Adults with Congenital Heart Defects
Notice bibliographique
Résumé
Background: The population of adults with congenital heart defects (ACHD) is growing. The leading cause of premature death in these patients is heart failure (HF). However, there is still limited information on the predictive factors for HF in ACHD patients. Objectives: This study re-examined a group of patients with repaired or palliated congenital heart defects (CHD) that were initially studied in 2003. A follow-up period of 15 years has allowed us to identify and evaluate predictors for the development of HF in ACHD. Methods: All patients with repaired or palliated CHD who participated in the initial study (n = 364) were invited for a follow-up examination. The effects of maximum oxygen uptake (VO2max) during exercise stress testing, the cardiac biomarker N-terminal pro brain natriuretic peptide (NT-proBNP), and QRS complex on the development of HF during the follow-up period were investigated. Results: From May 2017 to April 2019, 249 of the initial 364 (68%) patients participated in the follow-up study. Of these, 21% were found to have mild CHD, 60% had moderate CHD, and 19% had complex CHD. Significant predictors for the development of HF were: NT-proBNP level >1.7 times the upper normal limit, VO2max <73% of predicted values, and QRS complex duration >120 ms. Combination of these three parameters resulted in the highest area-under-the-curve of 0.75, with a sensitivity of 75% and specificity of 63% for predicting the development of HF. Conclusions: In this cohort of ACHD patients, the combination of VO2max%, NT-proBNP, and QRS duration was predictive of HF development over a 15-year follow-up period. Enhanced surveillance of these parameters in patients with ACHD may be beneficial for the prevention of HF and early intervention.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».