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Enregistrement W4405953081 · doi:10.1002/ehf2.15202

Early Genetic Screening and Cardiac Intervention in Patients with Cardiomyopathies in a Multidisciplinary Clinic

2024· article· en· W4405953081 sur OpenAlexafffund
Chandu Sadasivan, Luke Gagnon, Deepan Hazra, Kaiming Wang, Erik Youngson, Jissy Thomas, Anita Y.M. Chan, D. Ian Paterson, Finlay A. McAlister, Tara Dzwiniel, Wayne Tymchak, Susan Christian, Gavin Y. Oudit

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Patient Safety InstituteAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Health ServicesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiomyopathyCohortHeart failureCardiologyEnzyme replacement therapyHypertrophic cardiomyopathyProspective cohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Patients with cardiomyopathies are a heterogeneous group of patients who experience high morbidity and mortality. Early cardiac assessment and intervention with access to genetic counselling in a multidisciplinary Cardiomyopathy Clinic may improve outcomes and prevent progression to advanced heart failure. Methods and results Our prospective cohort study was conducted at a multidisciplinary Cardiomyopathy Clinic with 421 patients enrolled (42.5% female, median age 58 years), including 224 patients with dilated cardiomyopathy (DCM, 42.9% female, median age 57 years), 72 with hypertrophic cardiomyopathy (HCM, 43.1% female, median age 60 years), 79 with infiltrative cardiomyopathy (65.8% female, median age 70 years) and 46 who were stage A/at risk for genetic cardiomyopathy (54.3% female, median age 36 years). Patients were seen in follow-up at a median of 18 months. A pathogenic/likely pathogenic variant was identified in 28.5% of the total cohort, including 33.3% of the DCM cohort (28% TTN mutations) and 34.1% of the HCM cohort (60% MYBPC3 and 20% MYH7) who underwent genetic testing. The use of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers/angiotensin receptor neprilysin inhibitor (48.3–69.5% of total cohort, P < 0.001), β-blockers (58.4–72.4%, P < 0.001), mineralocorticoid receptor antagonists (33.9–41.4%, P = 0.0014) and sodium/glucose cotransporter-2 inhibitors (5.3–27.9%, P < 0.001) all increased at follow-up. Precision-based therapies were also implemented, including tafamidis for transthyretin amyloidosis (n = 21), enzyme replacement therapy for Fabry disease (n = 14) and mavacamten (n = 4) for HCM. Optimization of medications and devices resulted in improvements in left ventricular ejection fraction (LVEF) from 27% to 43% at follow-up for DCM patients with reduced LVEF at baseline (P < 0.001) and reduction in left ventricular mass index (LVMI) from 156 g/m2 to 128 g/m2 at follow-up for HCM patients with abnormal LVMI at baseline (P = 0.009). Optimization of therapies was associated with stable plasma biomarkers in stage B patients while lowering levels of BNP (619–517.5 pg/mL, P = 0.048), NT-proBNP (777.5–356 ng/L, P < 0.001) and hsTropT (31–22 ng/L, P = 0.005) at follow-up relative to baseline values for stage C patients. Despite stage B patients having overt cardiomyopathy at baseline, stage A and B patients had a similarly high probability of survival (χ2 = 0.204, P = 0.652). The overall cardiovascular mortality rate was low at 1.7% for the cohort (0.5% for stage B and 3.3% for stage C) over a median of 34-month follow-up. Conclusion Our study demonstrates that a multidisciplinary cardiomyopathy clinic can improve the clinical profiles of patients with diverse genetic cardiomyopathies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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