Heart failure risk assessment using biomarkers in patients with atrial fibrillation: analysis of 32,041 patients from the COMBINE-AF study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Heart failure (HF) is one of the most common comorbidities in patients with AF, resulting in a clinical need for robust risk assessment. Purpose To investigate the incremental value of adding NTproBNP, high-sensitivity cardiac troponin T (hs-cTnT), and growth-differentiation factor-15 (GDF-15) to clinical predictors for HF risk stratification in patients with AF, and the individual contribution of each biomarker accounting for inter-biomarker correlation. Methods We used pooled individual patient data from 3 large RCTs investigating DOACs versus VKAs (ARISTOTLE, ENGAGE AF-TIMI 48, RE-LY) from the COMBINE-AF cohort and included all patients with available biomarkers at baseline. The composite primary endpoint was hospitalization for HF (HHF) or CV death (CVD), with HHF as secondary endpoint. We employed analyses of absolute risk and Cox-regression adjusting for clinical factors to assess the association of the individual biomarkers with both endpoints, testing incremental discrimination with the likelihood ratio test from nested models. To address the inter-biomarker correlation, weighted quantile sum (WQS) regression analysis summarizing the adjusted risk of all biomarkers (per quartile) in one index was applied, thereby exploring the individual and additive contribution of each biomarker to risk assessment. Results Data were available in 32,041 patients (median age 71 [IQR 64-77] years, 36.7% female, 23.0% with paroxysmal AF, 41.6% with established HF). Higher biomarker values were associated with a graded increase in absolute risk for HHF/CVD and HHF (Figure 1). In a model adjusting for clinical variables and all biomarkers, hs-cTnT (HR per 1-SD 1.39 [95% CI 1.33-1.44]), NT-proBNP (HR 1.67 [95% CI 1.58-1.76]), and GDF-15 (HR 1.20 [95% CI 1.15-1.25]) were associated with HHF/CVD. The c-index increased with addition of biomarkers (0.70 [0.69, 0.70] to 0.77 [0.76, 0.78]; Likelihood ratio test p<0.001). Results were similar for HHF alone. NTproBNP was significantly correlated with hs-cTnT (r=0.40, p<0.0001) and GDF-15 (r=0.36, p<0.001). To address this correlation, WQS regression analysis was conducted (Figure 2). NTproBNP and hs-cTnT contributed nearly equally to the risk assessment for HHF/CVD and HHF, with GDF-15 providing statistically significant but less contribution to risk assessment (Figure 2). Conclusion Hs-cTnT, NT-proBNP and GDF-15 contribute individually and additively to the risk assessment for HHF/CVD and HHF in patients with AF. Our analysis suggests that hs-cTnT is as important as NTproBNP for HF risk assessment, with significant but less contribution of GDF-15. Our findings support the possible future routine use of biomarkers to distinguish patients with AF at low or high risk for HF and could guide the introduction of therapies to mitigate the risk of HF events in this growing population.Event incidence by biomarker quartilesWeighted quantil sum regression analysis
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».