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Enregistrement W4405530205 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.103013

Identifying biomarker-driven subphenotypes of cardiogenic shock: analysis of prospective cohorts and randomized controlled trials

2024· article· en· W4405530205 sur OpenAlexafffundabout
Sabri Soussi, Tuukka Tarvasmäki, Antoine Kimmoun, Mojtaba Ahmadiankalati, Fériel Azibani, Claúdia C. dos Santos, Kévin Duarte, Étienne Gayat, Jacob C. Jentzer, Veli‐Pekka Harjola, Benjamin Hibbert, Christian Jung, Bruno Lévy, Zihang Lu, Patrick R. Lawler, John C. Marshall, Janine Pöss, Malha Sadoune, Alexis Nguyen, Alexandre Raynor, Katell Peoc’h, Holger Thiele, Rebecca Mathew, Alexandre Mebazaa

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensMcGill University Health CentreWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalQueen's UniversityCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSydäntutkimussäätiöUniversity of TorontoAarne Koskelon SäätiöInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleDirection de l’hospitalisation et de l’offre de SoinsEuropean CommissionSeventh Framework ProgrammeFoundation for Cardiovascular Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialBiomarkerInternal medicineCardiogenic shockMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cardiogenic shock (CS) is a heterogeneous clinical syndrome, making it challenging to predict patient trajectory and response to treatment. This study aims to identify biological/molecular CS subphenotypes, evaluate their association with outcome, and explore their impact on heterogeneity of treatment effect (ShockCO-OP, NCT06376318). Methods We used unsupervised clustering to integrate plasma biomarker data from two prospective cohorts of CS patients: CardShock (N = 205 [2010–2012, NCT01374867]) and the French and European Outcome reGistry in Intensive Care Units (FROG-ICU) (N = 228 [2011–2013, NCT01367093]) to determine the optimal number of classes. Thereafter, a simplified classifier (Euclidean distances) was used to assign the identified CS subphenotypes in three completed randomized controlled trials (RCTs) (OptimaCC, N = 57 [2011–2016, NCT01367743]; DOREMI, N = 192 [2017–2020, NCT03207165]; and CULPRIT-SHOCK, N = 434 [2013–2017, NCT01927549]) and explore heterogeneity of treatment effect with respect to 28-day mortality (primary outcome). Findings Four biomarker-driven CS subphenotypes (‘adaptive', ‘non-inflammatory', ‘cardiopathic', and ‘inflammatory') were identified separately in the two cohorts. Patients in the inflammatory and cardiopathic subphenotypes had the highest 28-day mortality (p (log-rank test) = 0.0099 and 0.0055 in the CardShock and FROG-ICU cohorts, respectively). Subphenotype membership significantly improved risk stratification when added to traditional risk factors including the Society for Cardiovascular Angiography and Interventions (SCAI) shock stages (increase in Harrell's C-index by 4% ( p = 0.033) and 6% ( p = 0.0068) respectively in the CardShock and the FROG-ICU cohorts). The simplified classifier identified CS subphenotypes with similar biological/molecular and outcome characteristics in the three independent RCTs. No significant interaction was observed between treatment effect and subphenotypes. Interpretation Subphenotypes with the highest concentration of biomarkers of endothelial dysfunction and inflammation (inflammatory) or myocardial injury/fibrosis (cardiopathic) were associated with mortality independently from the SCAI shock stages. Funding Dr Sabri Soussi was awarded the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Doctoral Foreign Study Award (DFSA) and the Merit Awards Program (Department of Anesthesiology and Pain Medicine, University of Toronto, Canada) for the current study.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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