Predicting Stroke in Heart Failure and Preserved Ejection Fraction Without Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rate of stroke in patients with heart failure (HF) and preserved ejection fraction but without atrial fibrillation (AF), is uncertain as is whether it is possible to reliably predict the risk of stroke in these patients. METHODS: We validated a previously developed simple risk model for stroke among patients enrolled in the I-Preserve trial (Irbesartan in Heart Failure With Preserved Systolic Function) and PARAGON-HF trial (Efficacy and Safety of LCZ696 Compared to Valsartan, on Morbidity and Mortality in Heart Failure Patients With Preserved Ejection Fraction). The risk model consisted of 3 variables: history of previous stroke, insulin-treated diabetes, and plasma N-terminal pro-B-type natriuretic peptide level. RESULTS: Of the 8924 patients included in the pooled trial dataset, 5126 patients did not have AF at baseline. Among patients without AF, 190 (3.7%) experienced a stroke over a median follow-up of 3.6 years (rate 10.5 per 1000 patient-years). The risk for stroke increased with increasing risk score: second tertile hazard ratio, 1.78 (95% CI, 1.17-2.71); third tertile hazard ratio, 3.03 (95% CI, 2.06-4.47), with the first tertile as reference. For patients in the third tertile, the occurrence rate of stroke was 17.7 per 1000 patient-years, similar to that in patients with AF not receiving anticoagulation (20.7 per 1000 patient-years), and those with AF who were receiving anticoagulation (14.5 per 1000 patient-years). Model discrimination was good with a C index of 0.81 (0.68-0.91) and a simple score could be created from the model. CONCLUSIONS: A simple risk model can detect a subset of HF and preserved ejection fraction patients without AF who have a higher risk for stroke. The balance of risk-to-benefit in these individuals may justify the use of prophylactic anticoagulation, but this hypothesis needs to be prospectively evaluated. REGISTRATION: URL: https://www. CLINICALTRIALS: gov; Unique identifiers: NCT00095238 and NCT01920711.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».