MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399676925 · doi:10.1002/ejhf.3336

Biologically Active Adrenomedullin as a Marker for Residual Congestion and Early Rehospitalization in Patients Hospitalized for Acute Heart Failure: Data from STRONG-HF

2024· article· en· W4399676925 sur OpenAlexaff
Geert H.D. Voordes, Beth A. Davison, Jan Biegus, Chris Edwards, Kevin Damman, Jozine Ter Maaten, Alexandre Mebazaa, Koji Takagi, Marianna Adamo, Andrew P. Ambrosy, Mattia Arrigo, Marianela Barros, Jelena Čelutkienė, Kamilė Čerlinskaitė‐Bajorė, Ovidiu Chioncel, Alain Cohen‐Solal, Albertino Damasceno, Benjamin Deniau, Rafael Dı́az, Gerasimos Filippatos, Étienne Gayat, Antoine Kimmoun, Carolyn S.P. Lam, Marco Metra, Maria Novosadova, Matteo Pagnesi, Peter S. Pang, Piotr Ponikowski, Hadiza Saidu, Karen Sliwa, Daniela Tomasoni, Gad Cotter, Adriaan A. Voors

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioAdrenomedullinHeart failureNatriuretic peptideConfidence intervalInternal medicineCardiologyUrologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Biologically active adrenomedullin (bio-ADM) is a promising marker of residual congestion. The STRONG-HF trial showed that high-intensity care (HIC) of guideline-directed medical therapy (GDMT) improved congestion and clinical outcomes in heart failure (HF) patients. The association between bio-ADM, decongestion, outcomes and the effect size of HIC of GDMT remains to be elucidated. METHODS AND RESULTS: We measured plasma bio-ADM concentrations in 1005 patients within 2 days prior to anticipated discharge (baseline) and 90 days later. Bio-ADM correlated with most signs of congestion, with the exception of rales. Changes in bio-ADM were strongly correlated with change in congestion status from baseline to day 90 (gamma -0.24; p = 0.0001). Patients in the highest tertile of baseline bio-ADM concentrations were at greater risk than patients in the lowest tertile for the primary outcome of 180-day all-cause mortality or HF rehospitalization (hazard ratio [HR] 2.14, 95% confidence interval [CI] 1.42-3.22) and 180-day HF rehospitalization (HR 2.33, 95% CI 1.38-3.94). Areas under the receiver-operating characteristic curves were 0.5977 (95% CI 0.5561-0.6393), 0.5800 (95% CI 0.5356-0.6243), and 0.6159 (95% CI 0.5711-0.6607) for bio-ADM, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and their combination, respectively, suggesting that both bio-ADM and NT-proBNP provided similarly modest discrimination for this outcome. A trend towards better discrimination by combined bio-ADM and NT-proBNP than NT-proBNP alone was found (p = 0.059). HIC improved the primary outcome, irrespective of baseline bio-ADM concentration (interaction p = 0.37). In contrast to NT-proBNP, the 90-day change in bio-ADM did not differ significantly between HIC and usual care. CONCLUSIONS: Bio-ADM is a marker of congestion and predicts congestion at 3 months after a HF hospitalization. Higher bio-ADM was modestly associated with a higher risk of death and early hospital readmission and may have added value when combined with NT-proBNP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Heart FailureMême sujetNeuropeptides and Animal PhysiologyTravaux en français237 207