Abstract 4143538: A Predictive Tool and Diagnostic Screening Algorithm for the Identification of Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy in High-Risk Patient Populations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM) is an underdiagnosed disease that may result in heart failure (HF), arrhythmias, and valvular disease. Our aim was to develop (1) screening criteria to identify high-risk patients for ATTR-CM and (2) our own predictive tool of ATTR-CM. Methods: This was a prospective observational registry at 2 academic sites in Canada. We designed screening criteria to identify high-risk patients in HF, atrial fibrillation, transcatheter valve clinics, and in cardiologist’s offices from January 2019-December 2022. Patients >60 years were included if one of several screening criteria was met and they were referred for pyrophosphate scan by the cardiologist. Univariate and multivariate logistic regression were used to identify predictive clinical, imaging, and biochemical characteristics. Results: In total, 2500 patients were screened, and 200 patients were enrolled with a follow-up duration of 3 years. The mean age was 78 years and 65% were male. Forty-six (23%) had a diagnosis of ATTR-CM and 7 (4%) were diagnosed with AL-amyloidosis. ATTR-CM patients were older (83±7 vs. 77±8; p<0.001), predominantly male (80 vs. 60%, p=0.01), symptomatic (NYHA III-IV) (46 vs. 19%; p<0.001) and had higher NT-proBNP (3633 vs. 2018; p=0.01). Fewer were on beta-blocker (p<0.001) and renin-angiotensin inhibitors (p=0.01), and more were on amiodarone (p=0.008). They had larger left ventricular posterior wall diameters (14±3 vs. 11±2; p<0.001). On electrocardiogram, ATTR-CM patients had lower voltages (37 vs. 4%; p<0.001) and more atrioventricular blocks (39 vs. 19%; p=0.02). Tissue doppler (E/e’) was higher in ATTR-CM patients (18±7 vs. 14±6; p=0.001). The positive predictive value (PPV) for our screening criteria ranged from 16-38%, with the highest PPV and negative predictive value (NPV) for age ≥70 years and new HF (PPV 38%, NPV 95%). We identified 5 key predictors of ATTR-CM to develop a practical tool for clinicians with a score of ≥7 meeting criteria for further testing (Figure 1). This tool had a sensitivity of 89%, specificity of 85%, PPV of 64%, NPV of 96%, and an area under receiver operating characteristic curve of 0.9. Conclusion: Broad screening criteria applied to high-risk patient populations yielded new ATTR-CM diagnoses in 23% of patients. Screening tools for ATTR-CM can be used to help clinicians identify patients who should undergo further testing. Further studies are needed to validate our predictive tool.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».