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Enregistrement W4396868005 · doi:10.1002/ccd.31079

Prevalence and prognostic significance of malnutrition in patients with secondary mitral regurgitation undergoing transcatheter edge‐to‐edge repair

2024· article· en· W4396868005 sur OpenAlexaff
Elisa Pezzola, Daniela Tomasoni, Berenice Caneiro‐Queija, Sergio Raposeiras‐Roubín, Xavier Freixa, Dabit Arzamendi, Tomás Benito‐González, Antonio Montefusco, Isaac Pascual, Luis Nombela‐Franco, Josep Rodés‐Cabau, Mony Shuvy, Antonio Portolés‐Hernández, Cosmo Godino, Dan Haberman, Marco Metra, Rodrigo Estévez‐Loureiro, Marianna Adamo

Notice bibliographique

RevueCatheterization and Cardiovascular Interventions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionInternal medicineMitral regurgitationClinical endpointHeart failureClinical significanceMortality rateBody mass indexSurgeryClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malnutrition is associated with poor prognosis in several cardiovascular diseases; however, its role in patients with secondary mitral regurgitation (SMR) is poorly known. AIMS: To evaluate the impact of nutritional status, assessed using different scores, on clinical outcomes in patients with SMR undergoing transcatheter edge-to-edge repair (TEER) in a real-world setting. METHODS: A total of 658 patients with SMR and complete nutritional data were identified from the MIVNUT registry. Nutritional status has been assessed using controlling nutritional status index (CONUT), prognostic nutritional index (PNI), and geriatric nutritional risk index (GNRI) scores. Outcomes of interest were all-cause mortality and all-cause mortality or heart failure (HF) hospitalization. RESULTS: Any malnutrition grade was observed in 79.4%, 16.7%, and 47.9% of patients by using CONUT, PNI, and GNRI, respectively, while moderate to severe malnutrition was noted in 24.7%, 16.7%, and 25.6% of patients, respectively. At a median follow-up of 2.2 years, 212 patients (32.2%) died. Moderate-severe malnutrition was associated with a higher rate of all-cause mortality (HR: 2.46 [95% CI: 1.69-3.58], HR: 2.18 [95% CI: 1.46-3.26], HR: 1.97 [95% CI: 1.41-2.74] for CONUT, PNI, and GNRI scores, respectively). The combined secondary endpoint of all-cause mortality and HF rehospitalization occurred in 306 patients (46.5%). Patients with moderate-severe malnutrition had a higher risk of the composite endpoint (HR: 1.56 [95% CI: 1.20-2.28], HR: 1.55 [95% CI: 1.01-2.19], HR: 1.36 [95% CI: 1.02-1.80] for CONUT, PNI, and GNRI scores, respectively). After adjustment for multiple confounders, moderate-severe malnutrition remained independently associated with clinical outcomes. CONCLUSIONS: Moderate-severe malnutrition was common in patients with SMR undergoing TEER. It was independently associated with poor prognosis regardless of the different scores used.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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