MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366082787 · doi:10.1002/ejhf.2856

Impact of Multimorbidity on Mortality in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: Which Comorbidities Matter Most? An Analysis of PARADIGM-HF and ATMOSPHERE

2023· article· en· W4366082787 sur OpenAlexaff
Pooja Dewan, João Pedro Ferreira, Jawad H. Butt, Mark C. Petrie, William T. Abraham, Akshay S. Desai, Kenneth Dickstein, Lars Køber, Milton Packer, Jean L. Rouleau, Simon Stewart, Karl Swedberg, Michael R. Zile, Scott D. Solomon, Pardeep S. Jhund, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesRelypsaRegeneron PharmaceuticalsNational Institutes of HealthMyoKardiaNovo NordiskDaiichi Sankyo EuropeGilead SciencesServierUniversity of GlasgowBritish Heart FoundationCytokineticsIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedRespicardiaCelladon CorporationSanofi PasteurBoston Scientific CorporationAlnylam PharmaceuticalsSanofiAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésHeart failureMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineAtmosphere (unit)Comorbidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Multimorbidity, the coexistence of two or more chronic conditions, is synonymous with heart failure (HF). How risk related to comorbidities compares at individual and population levels is unknown. The aim of this study is to examine the risk related to comorbidities, alone and in combination, both at individual and population levels. METHODS AND RESULTS: Using two clinical trials in HF - the Prospective comparison of ARNI (Angiotensin Receptor-Neprilysin Inhibitor) with ACEI (Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitor) to Determine Impact on Global Mortality and morbidity in HF trial (PARADIGM-HF) and the Aliskiren Trial to Minimize Outcomes in Patients with Heart Failure trials (ATMOSPHERE) - we identified the 10 most common comorbidities and examined 45 possible pairs. We calculated population attributable fractions (PAF) for all-cause death and relative excess risk due to interaction with Cox proportional hazard models. Of 15 066 patients in the study, 14 133 (93.7%) had at least one and 11 867 (78.8%) had at least two of the 10 most prevalent comorbidities. The greatest individual risk among pairs was associated with peripheral artery disease (PAD) in combination with stroke (hazard ratio [HR] 1.73; 95% confidence interval [CI] 1.28-2.33) and anaemia (HR 1.71; 95% CI 1.39-2.11). The combination of chronic kidney disease (CKD) and hypertension had the highest PAF (5.65%; 95% CI 3.66-7.61). Two pairs demonstrated significant synergistic interaction (atrial fibrillation with CKD and coronary artery disease, respectively) and one an antagonistic interaction (anaemia and obesity). CONCLUSIONS: In HF, the impact of multimorbidity differed at the individual patient and population level, depending on the prevalence of and the risk related to each comorbidity, and the interaction between individual comorbidities. Patients with coexistent PAD and stroke were at greatest individual risk whereas, from a population perspective, coexistent CKD and hypertension mattered most.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Heart FailureMême sujetHeart Failure Treatment and ManagementTravaux en français237 207