Association Between Iron Deficiency (With or Without Anemia) and Risk of Heart Failure in Adults: A Meta-Analysis of Observational and Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Iron deficiency, even without anemia, worsens heart failure outcomes. Its independent role in heart failure progression remains unclear despite growing evidence. Objective: To assess the link between iron deficiency and adverse outcomes in heart failure via a systematic review and meta-analysis. Methods: This meta-analysis adhered to PRISMA guidelines. A comprehensive search of PubMed, Embase, Scopus, and the Cochrane Library was conducted to identify eligible studies evaluating iron deficiency and HF outcomes. Inclusion criteria comprised adult HF patients, iron deficiency defined by ferritin <100 ng/mL or 100–299 ng/mL with transferrin saturation <20%, and reported outcomes related to mortality, hospitalization, symptom burden, or functional capacity. Pooled hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (Cis) were calculated using a random-effects model. Subgroup and sensitivity analyses were performed, and risk of bias was assessed using Cochrane and Newcastle-Ottawa tools. Results: Six studies (n = 2,823) were included, comprising four RCTs and two observational cohorts. The pooled analysis showed that iron deficiency was associated with significantly worse HF outcomes (HR 0.85; 95% CI: 0.75–0.97). Subgroup analysis revealed favorable outcomes in RCTs (HR 0.76; 95% CI: 0.64–0.90), particularly among patients with concomitant anemia (HR 0.78; 95% CI: 0.65–0.93). Observational studies, in contrast, showed increased risk in iron-deficient patients (HR 1.68; 95% CI: 1.25–2.26). The association in non-anemic patients was not statistically significant (HR 0.88; 95% CI: 0.72–1.06). Conclusion: Iron deficiency, especially when accompanied by anemia, is a significant predictor of adverse clinical outcomes in heart failure. These findings support routine iron status screening and the consideration of iron repletion therapy as part of comprehensive HF management strategies.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».