Haemodynamic Forces Predicting Remodelling and Outcome in Patients with Heart Failure Treated with Sacubitril/Valsartan
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: A novel tool for the evaluation of left ventricular (LV) systo-diastolic function through echo-derived haemodynamic forces (HDFs) has been recently proposed. The present study aimed to assess the predictive value of HDFs on (i) 6 month treatment response to sacubitril/valsartan in heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) patients and (ii) cardiovascular events. METHODS AND RESULTS: Eighty-nine consecutive HFrEF patients [70% males, 65 ± 9 years, LV ejection fraction (LVEF) 27 ± 7%] initiating sacubitril/valsartan underwent clinical, laboratory, ultrasound and cardiopulmonary exercise testing evaluations. Patients experiencing no adverse events and showing ≥50% reduction in plasma N-terminal pro-B-type natriuretic peptide and/or ≥10% LVEF increase over 6 months were considered responders. Patients were followed up for the composite endpoint of HF-related hospitalisation, atrial fibrillation and cardiovascular death. Forty-five (51%) patients were responders. Among baseline variables, only HDF-derived whole cardiac cycle LV strength (wLVS) was higher in responders (4.4 ± 1.3 vs. 3.6 ± 1.2; p = 0.01). wLVS was also the only independent predictor of sacubitril/valsartan response at multivariable logistic regression analysis [odds ratio 1.36; 95% confidence interval (CI) 1.10-1.67], with good accuracy at receiver operating characteristic (ROC) analysis [optimal cutpoint: ≥3.7%; area under the curve (AUC) = 0.736]. During a 33 month (23-41) median follow-up, a wLVS increase after 6 months (ΔwLVS) showed a high discrimination ability at time-dependent ROC analysis (optimal cut-off: ≥0.5%; AUC = 0.811), stratified prognosis (log-rank p < 0.0001) and remained an independent predictor for the composite endpoint (hazard ratio 0.76; 95% CI 0.61-0.95; p < 0.01), after adjusting for clinical and instrumental variables. CONCLUSIONS: HDF analysis predicts sacubitril/valsartan response and might optimise decision-making in HFrEF patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».