Coagulation abnormalities as predictors of renal dysfunction in heart failure with reduced ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Heart failure (HF) is a prothrombotic state that is also associated with the progression of renal dysfunction. However, it is unknown whether coagulation abnormalities are associated with progressive cardiorenal syndrome. Aim of the research To evaluate activators and inhibitors of coagulation and fibrinolysis and their relationship with renal failure in HF patients. Material and methods Coagulation biomarkers such as thrombin-antithrombin III, human tissue-type plasminogen activator, human plasminogen activator inhibitor, von Willebrand factor (vWF), soluble thrombomodulin (sTM), human prothrombin fragments (F1+F2), and protein C were evaluated in 36 consecutive HF patients without anticoagulation and in 19 controls matched in age and gender. Results HF patients, compared to controls, had lower levels of C protein (p = 0.04) and F1 + F2 (p < 0.001) but higher levels of vWF (p < 0.001) and borderline sTM (p = 0.07). Similarly, haemoglobin (p < 0.001) and glomerular filtration rate (GFR) (p = 0.004) were lower in HF, while INR (p < 0.001), NT-proBNP (p < 0.001), and asymmetric dimethylarginine (ADMA) (p < 0.001) were higher. Most of the echocardiographic parameters differed between the 2 groups. From coagulation biomarkers, sTM (r = –0.66; p < 0.001) and vWF (r = –0.41; p = 0.002) were associated with eGFR. Most of the echocardiographic and laboratory parameters were also related to eGFR. After classifying all variables into 5 categories; laboratory tests, echocardiographic parameters, vascular reactivity, haemodynamics, and coagulation parameters, multivariable linear regression showed that coagulation parameters were the most strongly associated with eGFR (r2 = 0.48, p < 0.001). Conclusions In the study population, coagulation disorders were most strongly associated with impaired renal function, independently of other parameters.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».