Impact of glomerular filtration rate estimation formulas on MECKI score performance and prognostic accuracy in heart failure: the MECKI-RENAL study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Appropriate interpretation of kidney function is essential for clinical and therapeutic management of heart failure (HF). We evaluated the prognostic accuracy of 6 glomerular filtration rate estimation (eGFR) formulas in HF patients with reduced ejection fraction (HFrEF) and their impact on the Metabolic Exercise test data combined with Cardiac and Kidney Indexes (MECKI) score prognostic accuracy. METHODS AND RESULTS: We retrospectively analyzed 6933 patients enrolled in the MECKI score database. GFR was estimated using Modification of Diet in Renal Disease (MDRD); MRDR modified (MDRDm); Cockcroft-Gault (CG), CG modified (CGm); Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI), and the European Kidney Function Consortium (EKFC). Survival was assessed as the composite of cardiovascular death, left ventricular assist device implantation and urgent heart transplantation at 2 years. Each GFR estimation demonstrated similar but moderate prognostic capacity, with the area under the curve (AUC) for predicting survival ranging from 0.6271 (EKFC) to 0.635 (MDRD). For cardiovascular death, the AUC values ranged from 0.668 to 0.677. The prevalence of severe CKD, defined as eGFR <30 mL/min/1.73 m², ranged from 3.2% (MDRD) to 4.5% (EKFC). When included in MECKI score, the 6 formulas showed a MECKI AUC for prognosis ranging from 0.7841 to 0.7883, with the EKFC and CKD-EPI showing the best performance. CONCLUSION: GFR estimations play a role in HFrEF prognosis without difference among the 6 most frequently used formulas. Furthermore, using eGFR calculated from the 6 different formulas in MECKI score did not significantly alter its strong prognostic power, highlighting MECKI reliability in risk stratification.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».