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Enregistrement W4410276675 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7699

Dynamic Changes in Right Ventricular Function But Not Left Ventricular Function Are Predictive of Outcomes in Critically-ill Patients With Sepsis

2025· article· en· W4410276675 sur OpenAlexaff
Siddharth Dugar, Ryota Sato, Shuaiqi Huang, Xiaofeng Wang, Patrick R. Lawler, Abhijit Duggal, Parul Sinha

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricular functionCritically illSepsisCardiologyIntensive care medicineInternal medicineIntensive carePredictive value

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Cardiac dysfunction in sepsis affects approximately 20% of admission. However, most studies are limited by point-prevalence estimates and/or to left ventricular (LV) dysfunction. Our objectives were to evaluate: 1) dynamic changes in global cardiac function from pre- to sepsis onset; 2) the prognostic value of cardiac phenotypes incorporating LV and right ventricular dysfunction (using tricuspid annular plane systolic excursion; TAPSE). Method: We analyzed a retrospective observational cohort of critically-ill adults admitted to a quaternary ICU with sepsis/septic shock (2010-2020). The pre-sepsis cohort (N=1,230) consisted of patients with echocardiogram within 72 hours of index admission and pre-sepsis echocardiogram performed in non-critical settings in the preceding 365 days, provided no significant cardiovascular events occurred in the interim. We used adjusted mixed effects models to evaluate for temporal changes in echocardiogram findings and in-hospital mortality. Given the importance of RV dysfunction in this analysis, we used driven cut-offs to derive distinct phenotypes (N=1,915) using during-sepsis echocardiogram findings (LV ejection fraction; LVEF and TAPSE). We used multivariable logistic regression models to evaluate the association of phenotypes with in-hospital mortality. Result: In the pre-sepsis cohort, 65% had septic shock, 29.8% chronic heart failure, and 47.7% were mechanically ventilated, with a mortality of 32%. Only 26.5% of patients had >10% change in their LVEF from baseline. Notably, most patients remained in the same LVEF categories during sepsis as pre-sepsis, with only 5.4% making transitions beyond one LVEF category (Figure A). In the mixed effects model, a change in TAPSE (-0.21(-0.28 – -0.15)), but not LVEF -0.46(-1.83-0.91)), was associated with in-hospital mortality. In the phenotype cohort, we identified five distinct phenotypes: phenotype I had normal LV/RV (54.3%), phenotype II had hyperdynamic LV (11.2%), phenotype III had Isolated LV dysfunction (8.1%), phenotype IV had isolated RV dysfunction (22.0%), and phenotype V had LV and RV dysfunction (4.3%). Phenotypes IV (OR 1.56, 95%CI:1.12-2.17) and V (OR: 2.27, 95%CI:1.41-3.63) were associated with higher in-hospital mortality compared to Phenotype I (Figure B). These findings were consistent in a sensitivity analysis only including septic shock patients. Conclusion: Most patients maintain their pre-sepsis LVEF during sepsis. Notably, decreased RV and not LV function were associated with death. During sepsis, a combination of LVEF and TAPSE can delineate distinct cardiovascular phenotypes with distinct outcomes, which may lead to more precision-based approaches for cardiovascular care in sepsis.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,267 · 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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