Abstract 14391: Biomarkers, Proteomics, and Echocardiography Lend Insights into Cardiovascular Death in HFrEF: A VICTORIA Substudy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Using data from the VICTORIA ECHO substudy in high-risk patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), we evaluated the potential complementary role of cardiac function, biomarkers, and proteomics in association with cardiovascular death (CVD), a key component of the primary composite (HF hospitalization or CVD). Hypothesis: Measurement of cardiac biomarkers, proteins, and ECHO parameters may provide insights into the mechanism of CVD in HFrEF. Methods: At baseline, left ventricular ejection fraction (LVEF) and LV end-systolic volume index (LVESVI) on ECHO, 6 quantitative biomarkers, and 92 proteins (Olink CVD III panel) were assessed by blinded core labs. Adjusted (MAGGIC) associations and HRs (95% CIs) are presented. Proteomics associations were adjusted for false discovery rate. Results: Of 583 patients, 96 (16.5%) had CVD (21.6/100 pt-years) a median 8 months (IQR 6-11) from randomization. See Table for MAGGIC-adjusted HRs for LVEF, LVESVI, and biomarkers. NT-proBNP was most strongly associated with CVD (HR per doubling 1.53 [1.32-1.77]). Proteins significantly associated with CVD were cathepsin D (2.32 [1.62-3.32]), matrix metalloproteinase-2 (2.31 [1.45-3.68]), IL-2 receptor (1.74 [1.40-2.14]), transferrin receptor (1.64 [1.31-2.04]) and tumor necrosis superfamily (1.88 [1.41-2.50]) (Fig). Conclusions: After MAGGIC adjustment, a rise in LVESVI, but not LVEF, was associated with CVD. Upregulation of selected biomarkers/proteins related to myocardial wall stress, extracellular matrix turnover, inflammation, and oxidative stress were also associated with CVD and may serve as novel future therapeutic targets in HFrEF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».