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Enregistrement W4388600956 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.834

Echocardiographic characterization of patients with supranormal ejection fraction: pooled core laboratory analysis of the TOPCAT and PARAGON-HF trials

2023· article· en· W4388600956 sur OpenAlexaff
Xin Wang, Safia Chatur, Henri Lu, Brian Claggett, Hicham Skali, Muthiah Vaduganathan, Masatoshi Minamisawa, Riccardo M. Inciardi, Amil M. Shah, Milton Packer, Bertram Pitt, Jean L. Rouleau, Marc A. Pfeffer, John J.V. McMurray, Scott D. Solomon

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésEjection fractionMedicineCardiologyInternal medicineHeart failureAtrial fibrillationMyocardial infarctionStroke volumeDiastoleCardiac function curveBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with heart failure and supranormal ejection fraction (HFsnEF) may be phenotypically distinct from those with normal or below normal left ventricular ejection fraction (LVEF), and may demonstrate different prognostic trajectories or treatment responses. Purpose To characterize clinical features, cardiac structure and function among patients with HF with preserved EF (defined as 45% ≤ LVEF ≤ 65%) and supranormal EF (defined as LVEF>65%). Methods Baseline clinical characteristics and key echocardiographic parameters from patients enrolled in the echocardiographic substudies of TOPCAT (Treatment of Preserved Cardiac Function Heart Failure with an Aldosterone Antagonist)-Americas and PARAGON-HF (Prospective Comparison of ARNI [angiotensin receptor–neprilysin inhibitor] with ARB [angiotensin-receptor blocker] Global Outcomes in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction) were compared between patients with and without HFsnEF. Results Among 1,751 participants (mean age 73 years old, 51% women) in this pooled core laboratory analysis, 265 (15%) had HFsnEF. Participants in HFsnEF group were more likely to be women, and less likely to have prior myocardial infarction and atrial fibrillation (Table 1). Compared with those with LVEF ≤ 65%, those with LVEF > 65% had lower LV end-diastolic and end-systolic volume indices, lower LV mass index, higher LV relative wall thickness, and higher right ventricular fractional area change. LV geometry and measures of LV diastolic function were similar in both groups (Table 1). Global longitudinal strain (GLS) was abnormal (absolute GLS <16%) in 28% in those with HFsnEF compared with 53% in those with LVEF ≤ 65%. After adjusting for baseline LV ejection fraction and sex, and stratified by trial, abnormal GLS was associated with a higher risk of composite of first heart failure hospitalization or cardiovascular death (overall hazard ratio [HR] 1.56, 95% confidence interval [CI] 1.23 – 1.98, P < 0.001), cardiovascular death (overall HR 2.06, 95% CI 1.35 – 3.13, P = 0.001), and heart failure hospitalization (overall HR 1.49, 95% CI 1.15 – 1.93, P = 0.003) in both HFsnEF and non-HFsnEF groups (P-interaction > 0.05 for all, Figure 1). Conclusions Among participants in the TOPCAT-Americas and PARAGON-HF trials, those with LVEF > 65% were predominantly women, had less LV remodeling, and had better RV function based on echocardiographic measures. Nevertheless, despite supranormal LVEF, GLS was abnormal in over a quarter of patients and remained an important predictor of adverse clinical outcomes in this cohort.Table 1Figure 1

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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