Clinical correlates and prognostic impact of cognitive decline in patients with heart failure and preserved ejection fraction: insights from PARAGON-HF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cognitive decline is common in patients with heart failure (HF), but its clinical correlates and prognostic impact are not well understood in this population. Purpose To examine the baseline variables associated with cognitive decline and the associations between cognitive decline and HF outcomes in patients with heart failure and preserved ejection fraction (HFpEF). Methods We analyzed cognitive function, as measured by the Mini-Mental State Examination (MMSE), in 2895 patients with HFpEF enrolled in a pre-specified sub-study of PARAGON-HF. Logistic regression analysis was performed to determine the factors associated with cognitive decline i.e., a decrease in MMSE score of ≥3 points by 48 weeks. Time-updated Cox proportional hazards regressions and semiparametric proportional rates models were used to examine the subsequent risk of clinical outcomes after a decline in MMSE scores of ≥1-, 2- and 3-points during follow-up respectively, adjusted for known prognostic variables including NT-proBNP and baseline MMSE. Results A total of 450 (15.5% of the population) patients experienced a decrease in MMSE score of ≥3 points from baseline, at any follow-up visit. The corresponding number for a decrease in MMSE score of ≥2 points and ≥1 point was 755 (26.1%) and 1231 (42.5%), respectively. Independent predictors of cognitive decline at 48 weeks included older age, living in Latin America or the Asia/Pacific region, ischemic etiology, prior HF hospitalization, history of stroke/TIA, and lower serum albumin level (Figure 1). There was a graded relationship between the size of the decrease in MMSE score from baseline and the subsequent risk of mortality. Notably, a decrease of ≥3 points was associated with a 50% increase in the subsequent risk of death from any cause (adjusted HR 1.53, 95% CI 1.10-2.11) and a 90% elevation in risk of death from cardiovascular causes (1.89, 1.25-2.86), respectively, after extensive adjustment for known prognostic variables and baseline MMSE score. By contrast, cognitive decline during follow-up was not associated with a higher risk of HF hospitalization or the composite of HF hospitalization or CV death (Figure 2). Conclusions In patients with HFpEF, a decline in MMSE score during follow-up is independently associated with a graded increase in the risk for mortality, but not of HF hospitalization.The predictors for cognitive declineRisk of outcomes after a decline in MMSE
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».