H2FPEF and HFA-PEFF scores performance and the additional value of cardiac structure and function in patients with atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background The H 2 FPEF and the HFA-PEFF scores have become useful tools to diagnose heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Their accuracy in patients with a history of atrial fibrillation (AF) is less known. This study evaluates the association of these scores with invasive left atrial pressure (LAP) and the additional value of cardiac measures. Methods This is a multicenter observational prospective study involving patients undergoing ablation of AF. Patients with left ventricular ejection fraction (LVEF) < 40%, congenital cardiopathy, any severe cardiac valve disease and prosthetic valves were excluded. Elevated filling pressure was defined as a mean LAP ≥15 mmHg. Results A total of 135 patients were enrolled in the study (mean age 65.2 ± 9.1 years, 32% female, mean LVEF 56.9 ± 7.9%). Patients with H 2 FPEF ≥ 6 or HFA-PEFF ≥5 had higher values of NTproBNP and more impaired cardiac function. However, neither H 2 FPEF nor HFA-PEFF score showed a meaningful association with elevated mean LAP (respectively, OR 1.05 [95%CI 0.83–1.34] p = 0.64, and OR 1.09 [95%CI: 0.86–1.39] p = 0.45). The addition of LA indexed minimal volume (LAVi min) improved the ability of the scores (baseline C-statistic 0.51 [95%CI 0.41–0.61] for the H 2 FPEF score and 0.53 [95%CI 0.43–0.64] for the HFA-PEFF score) to diagnose elevated filling pressure (H 2 FPEF + LAVi min: C-statistic 0.70 [95%CI 0.60–0.80], p -value = 0.005; HFA-PEFF + LAVi min: C-statistic 0.70 [95%CI 0.60–0.80], p-value = 0.02). Conclusion In a cohort of patients with a history of AF, the use of the available diagnostic scores did not predict elevated mean LAP. The integration of LAVi min improved the ability to correctly identify elevated filling pressure.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».