Multimarker Approach to Improve Risk Stratification of Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Implantation
Notice bibliographique
Résumé
A blood multimarker approach may be useful to enhance risk stratification in patients undergoing TAVI. The objective of this study was to determine the prognostic value of multiple blood biomarkers in transcatheter aortic valve implantation (TAVI) patients. In this prospective study, several blood biomarkers of cardiovascular function, inflammation, and renal function were measured in 362 patients who underwent TAVI. The cohort was divided into 3 groups according to the number of elevated blood biomarkers (ie, ≥median value for the whole cohort) for each patient before the procedure. Survival analyses were conducted to evaluate the association between blood biomarkers and risk of adverse event following TAVI. During a median follow-up of 2.5 (IQR: 1.9-3.2) years, 34 (9.4%) patients were rehospitalized for heart failure, 99 (27%) patients died, and 113 (31.2%) met the composite end point of all-cause mortality or heart failure rehospitalization. Compared to patients with 0 to 3 elevated biomarkers (referent group), those with 4 to 7 and 8 to 9 elevated biomarkers had a higher risk of all-cause mortality (HR: 0.84-2.80], P = 0.16, and HR: 2.81 [95% CI: 1.53-5.15], P < 0.001, respectively) and of the composite end point (HR: 1.65 [95% CI: 0.95-2.84], P = 0.07, and HR: 2.67 [95% CI: 1.52-4.70] P < 0.001, respectively). Moreover, adding the number of elevated blood biomarkers into the clinical multivariable model provided significant incremental predictive value for all-cause mortality (Net Reclassification Index = 0.71, P < 0.001). An increasing number of elevated blood biomarkers is associated with higher risks of adverse clinical outcomes following TAVI. The blood multimarker approach may be helpful to enhance risk stratification in TAVI patients.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».