Association of predicted lean body mass and fat mass with prognosis in patients with heart failure preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that body composition influences the prognosis of heart failure patients; however, the prognostic value of lean body mass and fat mass in patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) remains unclear. This study aimed to investigate the association of lean body mass index and fat mass index with the prognostic outcomes in patients with HFpEF. METHODS: We performed a post hoc analysis of data from the Treatment of Preserved Cardiac Function Heart Failure with an Aldosterone Antagonist (TOPCAT) trial to assess the relationship between Lean BMI and FMI with the adverse events. The primary endpoint was defined as a composite of cardiovascular death, aborted cardiac arrest, or heart failure hospitalization. RESULTS: A total of 3,320 patients were included, with a median follow-up of 3.3 years. Among them, 624 occurred a primary endpoint event, and 503 died. Lean BMI was not associated with the primary endpoint (HR 0.98, 95% CI 0.82-1.16) but was found to reduce the risk of all-cause mortality (HR 0.74, 95% CI 0.61-0.91). In contrast, FMI was associated with an increased risk of both the primary endpoint (HR 1.29, 95% CI 1.09-1.55) and all-cause mortality (HR 1.46, 95% CI 1.19-1.79). CONCLUSION: In patients with HFpEF, a higher FMI was strongly associated with increased risks of both the primary endpoint and all-cause mortality, while an elevated LBMI was associated with a reduced risk of mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».