Association of Post-Hospitalization Vascular Biomarker Clusters with Future Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individual vascular biomarkers helped elucidate the connections between acute kidney injury (AKI) and future heart failure (HF). The role of combined vascular biomarkers in recently discharged patients with risk of future hospitalizations with HF is unknown. Methods: Using the ASSESS-AKI cohort, we performed an unsupervised spectral cluster analysis with 9 plasma biomarkers measured at 3 months post-hospitalization [Angiopoietin (angpt)-1, angpt-2, vascular endothelial growth factor (VEGF)-A, VEGF-C, VEGF-d, VEGF receptor 1 (R1), solubleTie-2 (sTie-2), placental growth factor (PlGF), and basic fibroblast growth factor (bFGF)] in 1,497 patients, half of whom had AKI. We used a Cox regression analysis to evaluate the associations between clusters and future hospitalizations with HF. Models were adjusted for demographics, cardiovascular disease risk factors, medications, ICU status, lung disease, sepsis, serum creatinine, proteinuria, and admission center. Results: 3 biomarker-derived clusters were identified: Cluster 1 [n=302, Vascular Injury (VI) phenotype] had higher levels of vessel injury markers, whereas Cluster 2 [n=728, Vascular Repair (VR) phenotype] had higher levels of vessel repair markers. Cluster 3 (n=467) had lower levels of both repair and injury markers (dormant phenotype). The median time to HF was 4.7 years (IQR: 2.93-5.93). Participants with the VI phenotype were twice as likely to have a HF event [aHR 2.23 (1.56, 3.18)] compared to the VR phenotype. The dormant phenotype was also significantly associated with HF [1.98 (1.22, 3.21)] compared to the VR phenotype. AKI was a significant effect modifier for the relationship between clusters and HF with an interaction P-value of <0.01. Among those with AKI, the relationship between the VI phenotype and HF was significant [aHR 2.13 (95%CI: 1.36-3.36)]. Conclusions: Vascular biomarkers can be used to derive clusters to risk-stratify patients for future HF events. Vascular panels may be used to tailor post-AKI follow-up to minimize risk of future HF. Funding: NIDDK Support
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, pas un consensus.
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