Abstract 12052: Multimarker Approach for Risk Stratification in Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Implantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is an alternative to surgical aortic valve replacement for the treatment of severe aortic stenosis (AS). However, TAVI may be futile in a substantial proportion of patients. The development of a blood multimarker approach encompassing cardiac damage, inflammation, cancer, and renal function could be useful to accurately identify patients who may benefit from TAVI versus those who may not. Hypothesis: the objective of this study was to examine the association between blood biomarkers and all-cause mortality following TAVI. Methods: Three hundred and sixty-three patients who underwent TAVI at our institution were prospectively recruited. Clinical and echocardiographic data were collected. Nine biomarkers were measured from blood samples collected before TAVI. The cohort was divided in 3 groups according to the number of elevated biomarkers (i.e ≥median of the cohort) per patients. Multivariable survival analysis was performed to evaluate the association between biomarkers and all-cause mortality. The incremental prognostic value of the biomarkers model to predict all-cause mortality was assessed using the net reclassification index (NRI). Results: In comparison with patients with 0-3 elevated biomarkers, those with 4-7 and 8-9 were older, had more comorbidities and higher rate of NYHA ≥III. They also had longer hospital stay following TAVI. During a median follow-up of 2.5 (1.9-3.2) years, 99 (27%) patients died. Using multivariable Cox analysis and patients with 0-3 elevated biomarkers as the referent group, those with 4-7 and 8-9 elevated biomarkers had a higher risk of all-cause mortality (HR [95%CI]: 1.83 [1.01-3.38], p=0.05, and HR [95%CI]: 4.09 [2.16-7.76], p<0.001, respectively). The addition of the number of elevated blood biomarkers provided important incremental prognostic value in comparison with the clinical model (NRI=0.71, p<0.001). Conclusions: An increasing number of elevated biomarkers was associated with higher risk of mortality after adjustment for baseline differences. Moreover, the biomarker model provided important incremental prognostic value beyond the clinical variables and could thus enhance risk stratification of patients undergoing TAVI.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».