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Enregistrement W4409628874 · doi:10.1101/2025.04.18.25326093

Incremental Value of Bi-Ventricular Ejection Fraction (BiVEF) Phenotyping for the Discrimination of Heart Failure Symptoms and Clinical Outcomes: A Cardiovascular Magnetic Resonance Study of 9,437 Patients

2025· preprint· en· W4409628874 sur OpenAlexaff
Edward Nabet, Dina Labib, Steven Dykstra, Shahidul Islam, Jacqueline Flewitt, Sandra Rivest, Wendy Drewes, Shant Manoushagian, Carmen Lydell, Andrew G. Howarth, Richard A. Chazal, Katherine Lietz, Kevin Marzo, Juan Lopez‐Mattei, Nowell M. Fine, James A. White, Juan Gaztañaga

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHealth CanadaLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEjection fractionHeart failureCardiologyInternal medicineCardiac magnetic resonanceMedicineMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Left ventricular ejection fraction (LVEF) continues to be employed as the principle phenotypic marker for the classification, prognostication, and management of cardiovascular disease. However, expanding evidence identifies similarly important roles for right ventricular ejection fraction (RVEF) across multiple referral cohorts, raising the consideration of bi-ventricular ejection fraction (BiVEF) based phenotyping in broader clinical practice. We assessed the value of cardiovascular magnetic resonance (CMR)-based BiVEF phenotyping versus conventional LVEF-only phenotyping for the prediction of NYHA functional class and future heart failure (HF) outcomes. Methods 9,437 consecutively enrolled adult patients clinically referred for CMR were evaluated for NYHA class ≥II at time of imaging and a future composite outcome of HF hospitalization, HF death, and need for cardiac transplantation or LV assist device. Results Median age was 57 years (Q1, Q3 44-66, 62% male). Across all LVEF strata, RVEF<45% was independently associated with NYHA ≥II after comprehensive adjustment for baseline clinical and imaging characteristics. Respective adjusted odds ratios for RVEF <45% versus ≥45% were 2.30 (1.79-2.97), 1.58 (1.13-2.20), and 2.01 (1.44-2.79) for LVEF <40%, 40-50, and >50% categories (p<0.001, =0.007, and <0.001; respectively). Over a median follow-up of 3.9 years, 766 patients (8%) experienced the HF outcome. In a multivariable Fine-Gray model, the respective adjusted HR sub for LVEF <40% and 40-50% were 2.13 (1.64-2.77) and 1.70 (1.33-2.17); p<0.001) relative to LVEF >50%. In this model, RVEF <45% was associated with 1.52 (1.25-1.86) greater hazard for future HF outcome versus RVEF ≥45% (p<0.001). Conclusions RV contractile health is independently associated with HF symptoms and identifies patients at elevated risk of future HF outcomes. Incremental prognostic value from BiVEF phenotyping is delivered versus LVEF-only phenotyping.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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