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Enregistrement W4380793958 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.12418

Abstract 12418: Prevalence and Clinical Characteristics of Patients With Decompensated Heart Failure and Clonal Haematopoiesis of Indeterminate Potential

2022· article· en· W4380793958 sur OpenAlexaff
Leanne Mooney, Neil Robertson, Maria Terradas-Terradas, Carl S. Goodyear, Mhairi Copland, John J.V. McMurray, Kristina Kirschner, Chandra Tamir, Mark C. Petrie, Ninian N. Lang

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHeart failureEjection fractionCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: CHIP is associated with inflammation, atherogenesis and poor outcomes in patients with HFrEF. Although inflammation may be important in the pathophysiology of HFpEF, CHIP has not previously been assessed in patients with HFpEF. We examined the prevalence of CHIP and its associated clinical characteristics in patients with HFpEF or HFrEF. Methods: Error-corrected targeting sequencing of 75 known haematopoietic driver genes was performed on peripheral blood DNA from patients admitted to hospital with acute HF (HFrEF [LVEF<40%] and HFpEF [LVEF≥40%]). CHIP mutations and their associated clonal population size were analysed and associations with clinical phenotypes and inflammatory markers were assessed. Results: 96 patients were enrolled; 48 had HFrEF and 48 had HFpEF. CHIP mutations with VAF ≥2% were detected in 5 patients with HFrEF (10%) and 8 patients with HFpEF (17%). CHIP mutations with VAF ≥1% were detected in 25 patients with HFrEF (52%) and 21 patients with HFpEF (44%). HFrEF patients with CHIP were a similar age to those without CHIP (71.1 ± 14.2yrs CHIP vs 68.9 ± 13.0yrs without CHIP; p=0.58) but HFpEF patients with CHIP were older than those without CHIP (80.1 ± 8.8yrs CHIP vs 70.0 ± 12.3yrs no CHIP; p=0.002). There was an age-dependent rise in CHIP prevalence which appeared greater in patients with HFpEF than HFrEF. DNMT3A was the most commonly mutated gene. Patients with CHIP had higher concentrations of pro-inflammatory interleukins but CHIP was not associated with previous MI or NT-proBNP. Conclusions: There is a substantial prevalence of CHIP in patients admitted to hospital with HF. In this cohort, CHIP was uncommon in patients with HFpEF under the age of 70 years but was frequent in older patients. The association between age and CHIP was stronger in HFpEF than HFrEF. CHIP was associated with inflammation. Its potential role in the pathogenesis of HF warrants further exploration in larger groups, including in elderly patients with HFpEF.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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