Right Ventricular Systolic and Diastolic Parameters on the Basis of Pressure-Volume Loop Theory in Patients With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to assess the clinical utility of right ventricular (RV) systolic and diastolic parameters derived from the RV pressure waveform obtained through right heart catheterization (RHC) based on pressure-volume (PV) loop theory in patients with heart failure (HF). METHODS: The study included patients hospitalized for advanced HF who underwent RHC at our institution. RV end-systolic elastance (Ees), RV arterial elastance (Ea), RVEes/Ea ratio and RV diastolic stiffness coefficient (β) were calculated from RV pressure waveforms. The prognostic value of these parameters was evaluated for the primary outcome defined as all-cause mortality or HF-related hospitalization. RESULTS: A total of 254 patients were analyzed, including 141 with a left ventricular ejection fraction (LVEF) <40% and 113 with LVEF ≥40%. Among the RV systolic and diastolic parameters, a low RVEes/Ea ratio (<0.55) (hazard ratio [HR], 4.1; 95% confidence interval [CI], 2.4-6.9; p < 0.001) and an elevated RVβ (≥0.025) (HR, 4.8; 95% CI, 2.5-9.0; p < 0.001) were associated with a higher risk of the primary outcome. In those with LVEF <40%, a low RVEes/Ea ratio was a stronger independent predictor of the primary outcome (HR, 3.5; 95%CI, 1.6-7.5; p = 0.002), whereas in those with LVEF ≥40%, elevated RVβ was the more significant independent risk factor (HR, 3.0; 95%CI, 1.1-8.2; p = 0.029), even after multiple adjustments for covariate factors. CONCLUSION: RV waveform evaluation based on PV loop theory was effective in predicting prognosis in HF patients, irrespective of LVEF.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».