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Enregistrement W4403284913 · doi:10.14740/cr1635

Evaluating the Prognostic Value of the Modified H<sub>2</sub>FPEF Score in Patients With Heart Failure With Preserved Ejection Fraction

2024· article· en· W4403284913 sur OpenAlexvenueno aff
Ya Qiong Jin, Geng Lu, Yue Li, Ke Ke Wang, Bing Xiao, Meng Xiao Wang, Xue Ying Gao, Jie Zhang, Xiu Chun Yang, Jing Chao Lu

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEjection fractionCardiologyMedicineInternal medicineHeart failureValue (mathematics)Fraction (chemistry)StatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The H 2 FPEF score, a convenient tool developed for diagnosing heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), exhibited useful prognostic utility in HFpEF. However, the applicability and the prognostic value of the H 2 FPEF score in Chinese HFpEF patients have yet to be fully confirmed. The study aimed to evaluate the effect of modified H 2 FPEF score on the prognosis of Chinese HFpEF patients. Methods: In this retrospective study, we calculated the H 2 FPEF scores by body mass index (BMI) 25 kg/m 2 and 30 kg/m 2 respectively, for 497 consecutive HFpEF patients in China. Subjects were divided into low- (0 - 3 points), intermediate- (4 - 6 points), and high-score (7 - 9 points) groups. The primary and secondary endpoints were heart failure (HF)-related events and acute coronary syndrome (ACS), respectively. Cox proportional hazard models were applied to calculate hazard ratios (HRs). Receiver operating characteristic (ROC) curves and areas under the curve (AUC) were used to evaluate the prediction of the H 2 FPEF score for adverse outcomes. Results: Over a mean follow-up of 40.46 6.52 months, the primary and secondary endpoints occurred in 168 patients (33.8%) and 97 patients (19.5%), respectively. By the definition of obesity as BMI 25 kg/m 2 , a higher incidence of HF-related events and ACS was observed among those with a higher modified H 2 FPEF score. The modified H 2 FPEF significantly predicted HF-related events (AUC: 0.723; 95% confidence interval (CI): 0.676 - 0.770; P &lt; 0.001) and ACS (AUC: 0.670; 95% CI: 0.608 - 0.731; P &lt; 0.014) with higher power than the H 2 FPEF score calculated by BMI 30 kg/m 2 . The cutoff of the modified H 2 FPEF score was 6.5 for detecting HF-related events and ACS. Conclusions: The modified H 2 FPEF score, using BMI 25 kg/m 2 to define obesity, could more effectively predict the occurrence of subsequent cardiovascular events in Chinese HFpEF patients. The modified H 2 FPEF score above 6.5 is a risk factor for adverse cardiovascular events in HFpEF patients. Cardiol Res. 2024;15(5):358-368 doi: https://doi.org/10.14740/cr1635

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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