Dissecting the Heart Failure Phenotype Through Phenomics
Notice bibliographique
Résumé
This article refers to 'Distinguishing heart failure with reduced ejection fraction from heart failure with preserved ejection fraction: A phenomics approach' by B.J. van Essen et al., published in this issue on pages 841-850.Since 2016, patients with heart failure (HF) have been categorized into three groups based on their left ventricular ejection fraction (LVEF): HF with reduced ejection fraction (HFrEF, LVEF ≤40%), HF with mildly reduced EF (HFmrEF, LVEF 41-49%), and HF with preserved ejection fraction (HFpEF, LVEF ≥50%). 1 HFrEF has been extensively studied, but HFpEF represents over 50% of all HF cases. 2 Individuals with HFpEF are typically older, female, and have more often comorbidities such as hypertension, diabetes, obesity, pulmonary or liver disease, and sleep apnoea, compared to those with HFrEF.[3][4][5] These comorbidities likely contribute to HFpEF development through mechanisms like increased ventricular stiffness, inflammation, and oxidative stress.6 A recent study showed that different, although somewhat overlapping, sets of proteins could predict both incident HFrEF and HFpEF.7 Despite progress, the molecular pathways of HFrEF and HFpEF remain only partially understood.Advances in omics technologies offer a comprehensive approach to elucidating the complex molecular pathways and clinical manifestations of HF.Each omics discipline focuses on a specific type of molecule: genomics on DNA sequences, epigenomics on epigenetic modifications, transcriptomics on RNA transcripts, proteomics on proteins, metabolomics on metabolites, and lipidomics on lipids.Historically, HF studies have examined single omics datasets in isolation, often without integrating these findings with clinical data.[8][9][10][11][12] Phenomics, integrating 'phenotypical' and 'omics' data, is a novel discipline seeking to understand the molecular underpinnings of disease manifestations, progression, prognostic markers and treatment responses.13 Through a multi-step process, omics and phenotypic data are collected and analysed using bioinformatics andThe opinions expressed in this article are not necessarily those of the Editors of the European Journal of Heart Failure or of the European Society of Cardiology.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».