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Enregistrement W4389975809 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.16793

Abstract 16793: The Impact of Late Gadolinium Enhancement on Sudden Death Risk Stratification in Older Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy

2023· article· en· W4389975809 sur OpenAlexaff
Shiro Nakamori, Martin S. Maron, Ethan J. Rowin, Narjes Jaafar, Raymond H. Chan, Jennifer Rodriguez, Silvia Pradella, Chiara Zocchi, Iacopo Olivotto, Daniel B. Kramer, Long Ngo, Warren J. Manning, Reza Nezafat

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypertrophic cardiomyopathyCardiologyInternal medicineRisk stratificationSudden cardiac deathCardiac magnetic resonanceCardiomyopathyMagnetic resonance imagingHeart failureRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Extensive late gadolinium enhancement (LGE) is now recognized as a risk factor for sudden cardiac death (SCD) in patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM). However, risk for SCD is very low in older (≥60 years) HCM patients, and therefore utility of assessing LGE for risk stratification in this subgroup of patients is uncertain. Objectives: We assessed the relationship between LGE and SCD in older HCM patients and compared this risk to younger patients. Methods: A total of 1735 HCM patients undergoing cardiovascular magnetic resonance (CMR) for initial evaluation from 4 medical centers were followed up for a median of 3.7 years. LGE was semiautomatically quantified by manually adjusting a grayscale threshold. Results: We identified 638 HCM patients ≥60 years of age (up to 90 years), with LGE present in 337 patients (53%), including 28 patients (4%) with extensive LGE occupying ≥15% of left ventricular mass. Neither the presence nor extent of LGE was associated with increased risk for SCD events (HR ad , 1.13; 95%CI, 0.20-6.44, p=0.89 and HR ad per 10% increase, 1.49; 95%CI, 0.46-3.28, p=0.38, respectively), even after adjustment for other relevant disease variables. The risk for SCD at five years was 4% in older HCM patients with extensive LGE ≥15%, and not different compared to older patients with less LGE (1.0%, p=0.25). The performance of the AHA/ACC SCD risk model was not enhanced in older HCM patients by the addition of LGE (continuous net reclassification index, 0.25; 95%CI, -0.35-0.85, p=0.42). In contrast, the extent of LGE was associated with increased SCD risk in patients <60 years, with extensive LGE associated with a 3-fold greater risk. Conclusions: The extent of LGE was not associated with increased SCD risk in HCM patients ≥60 years, even in the presence of other risk markers. These data suggest a limited role for CMR with LGE in older HCM patients to inform SCD risk stratification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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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