Global longitudinal active strain energy density (GLASED): a powerful prognostic marker in a community-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Identifying the imaging method that best predicts all-cause mortality, cardiovascular adverse events, and heart failure risk is crucial for tailoring optimal management. Potential prognostic markers include left ventricular (LV) myocardial mass, ejection fraction, myocardial strain, stroke work, contraction fraction, pressure-strain product, and a new measurement called global longitudinal active strain density (GLASED). This study sought to compare the utility of 23 potential LV prognostic markers of structure and contractile function in a community-based cohort. METHODS AND RESULTS: The impact of cardiovascular magnetic resonance image-derived markers extracted by machine learning algorithms was compared with the future risk of adverse events in a group of 44 957 UK Biobank participants. Most markers, including the LV ejection fraction, have limited prognostic value. GLASED was significantly associated with all-cause mortality and major adverse cardiovascular events, with the largest hazard ratio, highest ranking, and differentiated risk in all three tertiles (P ≤ 0.0003). CONCLUSION: GLASED predicted all-cause mortality and major cardiovascular adverse events better than conventional markers of risk and is recommended for assessing patient prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».