Role of Ejection Fraction in Patients at Risk for Advanced Heart Failure: Insights from the HELP-HF Registry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Patients with heart failure (HF) with reduced ejection fraction (EF) (HFrEF), mildly reduced EF (HFmrEF), and preserved EF (HFpEF) may all progress to advanced HF, but the impact of EF in the advanced setting is not well established. Our aim was to assess the prognostic impact of EF in patients with at least one ‘I NEED HELP’ marker for advanced HF. Methods and results Patients with HF and at least one high-risk ‘I NEED HELP’ criterion from four centres were included in this analysis. Outcomes were assessed in patients with HFrEF (EF ≤ 40%), HFmrEF (EF 41–49%), and HFpEF (EF ≥ 50%) and with EF analysed as a continuous variable. The prognostic impact of medical therapy for HF in patients with EF < 50% and EF > 50% was also evaluated. All-cause death was the primary endpoint, and cardiovascular death was a secondary endpoint. Among 1149 patients enrolled [mean age 75.1 ± 11.5 years, 67.3% males, 67.6% hospitalized, median follow-up 260 days (inter-quartile range 105–390 days)], HFrEF, HFmrEF, and HFpEF were observed in 699 (60.8%), 122 (10.6%), and 328 (28.6%) patients, and 1 year mortality was 28.3%, 26.2%, and 20.1, respectively (log-rank P = 0.036). As compared with HFrEF patients, HFpEF patients had a lower risk of all-cause death [adjusted hazard ratio (HRadj) 0.67, 95% confidence interval (CI) 0.48–0.94, P = 0.022], whereas no difference was noted for HFmrEF patients. After multivariable adjustment, a lower risk of all-cause death (HRadj for 5% increase 0.94, 95% CI 0.89–0.99, P = 0.017) and cardiovascular death (HRadj for 5% increase 0.94, 95% CI 0.88–1.00, P = 0.049) was observed at higher EF values. Beta-blockers and renin–angiotensin system inhibitors or sacubitril/valsartan were associated with lower mortality in both EF < 50% and EF ≥ 50% groups. Conclusions Among patients with HF and at least one ‘I NEED HELP’ marker for advanced HF, left ventricular EF is still of prognostic value.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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)
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 ».