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Enregistrement W4403611801 · doi:10.1161/circulationaha.124.070553

Clinical Correlates and Prognostic Impact of Cognitive Dysfunction in Patients With Heart Failure and Preserved Ejection Fraction: Insights From PARAGON-HF

2024· article· en· W4403611801 sur OpenAlexaff
Li Shen, Pooja Dewan, João Pedro Ferreira, Jonathan W. Cunningham, Pardeep S. Jhund, Inder S. Anand, Alvin Chandra, Lu‐May Chiang, Brian Claggett, Akshay S. Desai, Jianjian Gong, Carolyn S.P. Lam, Marty Lefkowitz, Aldo P. Maggioni, Felipe A. Martínez, Milton Packer, Margaret M. Redfield, Jean L. Rouleau, Dirk J. van Veldhuisen, Faı̈ez Zannad, Michael R. Zile, Scott D. Solomon, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionInternal medicineHeart failureCardiologyProportional hazards modelHazard ratioCognitive declineStroke (engine)Atrial fibrillationDementiaDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive impairment is common in patients with heart failure and preserved ejection fraction but its clinical correlates and prognostic associations are poorly understood. METHODS: We analyzed cognitive function, using the Mini-Mental State Examination (MMSE), in patients with heart failure and preserved ejection fraction enrolled in a prespecified substudy of the PARAGON-HF trial (Prospective Comparison of Angiotensin Receptor Neprilysin Inhibitor With Angiotensin Receptor Blocker Global Outcomes in Heart Failure With Preserved Ejection Fraction). Logistic regression analyses were performed to determine the variables associated with lower MMSE scores at baseline and postbaseline decline in MMSE scores at 48 weeks. Cox proportional hazards regression and semiparametric proportional rates models were used to examine the risk of clinical outcomes related to baseline MMSE scores, and decline in MMSE scores during follow-up, adjusted for prognostic variables including NT-proBNP (N-terminal pro-B-type natriuretic peptide). RESULTS: At baseline, cognitive function was normal (MMSE score 28-30) in 1809 of 2895 patients (62.5%), borderline (score 24-27) in 794 (27.4%), and impaired (score <24) in 292 (10.1%). Variables associated with both a lower MMSE score at baseline and a decline in score from baseline included older age, a history of stroke or transient ischemic attack, and lower serum albumin. Compared with those with baseline MMSE scores of 28 to 30, patients in the lower MMSE score categories had a stepwise increase in the risk of the composite of time to first heart failure hospitalization or cardiovascular death, with an adjusted hazard ratio of 1.27 (95% CI, 1.06-1.53) for those with scores of 24 to 27 and 1.58 (95% CI, 1.21-2.06) for those with scores <24, respectively. These associations were also found for the individual components of the composite and all-cause death. Likewise, cognitive impairment was associated with a 50% higher risk of total (first and repeat) heart failure hospitalizations and cardiovascular deaths. Examining the change in MMSE score from baseline, a decrease in MMSE score during follow-up was associated with a higher risk of death. CONCLUSIONS: In patients with heart failure and preserved ejection fraction, even modest baseline impairment of cognitive function was associated with worse outcomes, including death. A decline in MMSE score during follow-up was a strong predictor of mortality, independent of other prognostic variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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