Multiple Biomarkers to Predict Major Adverse Cardiovascular Events in Patients With Coronary Chronic Total Occlusions
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are limited tools available to predict the long-term prognosis of persons with coronary chronic total occlusions (CTO). Objectives: We evaluated performance of a blood biomarker panel to predict cardiovascular (CV) events in patients with CTO. Methods: From 1251 patients in the CASABLANCA study, 241 participants with a CTO were followed for an average of 4 years for occurrence of major adverse CV events (MACE, CV death, non-fatal myocardial infarction or stroke) and CV death/heart failure (HF) hospitalization. Results of a biomarker panel (kidney injury molecule-1, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, osteopontin, and tissue inhibitor of metalloproteinase-1) from baseline samples were expressed as low-, moderate-, and high-risk. Results: By 4 years, a total of 67 (27.8%) MACE events and 56 (23.2%) CV death/HF hospitalization events occurred. The C-statistic of the panel for MACE through 4 years was 0.79. Considering patients in the low-risk group as a reference, the hazard ratio of MACE by 4 years was 6.65 (95% confidence interval [CI]: 2.98-14.8) and 12.4 (95% CI:5.17-29.6) for the moderate and high-risk groups (both P <0.001). The C-statistic for CVD/HF hospitalization by 4 years was 0.84. Compared to the low-risk score group, the moderate and high-risk groups had hazard ratios of 5.61 (95% CI: 2.33-13.5) and 15.6 (95% CI: 6.18, 39.2; both P value <0.001). Conclusion: A multiple biomarker panel assists in evaluating the risk of adverse outcomes in patients with coronary CTO. These results may have implications for patient care and could have a role for clinical trial enrichment. Clinical Trial: CASABLANCA, ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00842868.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».