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Enregistrement W4386593166 · doi:10.1002/ejhf.3028

Personalized Lifetime Prediction of Survival and Treatment Benefit in Patients with Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: The LIFE-HF Model

2023· article· en· W4386593166 sur OpenAlexaff
P.M. Burger, Gianluigi Savarese, Jasper Tromp, Carly Adamson, Pardeep S. Jhund, Lina Benson, Camilla Hage, Wan Ting Tay, Scott D. Solomon, Milton Packer, Xavier Rosselló, John W. McEvoy, Dirk De Bacquer, Adam Timmis, Panos E. Vardas, Ian Graham, Emanuele Di Angelantonio, Frank L.J. Visseren, John J.V. McMurray, Carolyn S.P. Lam, Lars H. Lund, Stefan Koudstaal, Jannick A N Dorresteijn, Arend Mosterd

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesUniversiteit GentTrinity College DublinUniversity of GalwayMedical Research CouncilNational University of IrelandEuropean Society of CardiologyNovartisNational Institute for Health and Care ResearchQueen Mary University of London
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionInterquartile rangeHazard ratioInternal medicineCardiologyProportional hazards modelNatriuretic peptideHeart failure with preserved ejection fractionConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Although trials have proven the group-level effectiveness of various therapies for heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), important differences in absolute effectiveness exist between individuals. We developed and validated the LIFEtime-perspective for Heart Failure (LIFE-HF) model for the prediction of individual (lifetime) risk and treatment benefit in patients with HFrEF. METHODS AND RESULTS: Cox proportional hazards functions with age as the time scale were developed in the PARADIGM-HF and ATMOSPHERE trials (n = 15 415). Outcomes were cardiovascular death, heart failure (HF) hospitalization or cardiovascular death, and non-cardiovascular mortality. Predictors were age, sex, New York Heart Association class, prior HF hospitalization, diabetes mellitus, extracardiac vascular disease, systolic blood pressure, left ventricular ejection fraction, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, and glomerular filtration rate. The functions were combined in life-tables to predict individual overall and HF hospitalization-free survival. External validation was performed in the SwedeHF registry, ASIAN-HF registry, and DAPA-HF trial (n = 51 286). Calibration of 2- to 10-year risk was adequate, and c-statistics were 0.65-0.74. An interactive tool was developed combining the model with hazard ratios from trials to allow estimation of an individual's (lifetime) risk and treatment benefit in clinical practice. Applying the tool to the development cohort, combined treatment with a mineralocorticoid receptor antagonist, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor, and angiotensin receptor-neprilysin inhibitor was estimated to afford a median of 2.5 (interquartile range [IQR] 1.7-3.7) and 3.7 (IQR 2.4-5.5) additional years of overall and HF hospitalization-free survival, respectively. CONCLUSION: The LIFE-HF model enables estimation of lifelong overall and HF hospitalization-free survival, and (lifetime) treatment benefit for individual patients with HFrEF. It could serve as a tool to improve the management of HFrEF by facilitating personalized medicine and shared decision-making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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