Whole-Body Impedance Cardiography-Derived Haemodynamic Parameters Associated With Outcomes in Clinically Stable Heart Failure Patients With Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) is one of the most prevalent chronic cardiac conditions. Despite recent advances, overall morbidity and mortality remain high. Routine outpatient evaluation is predominantly based on subjective descriptions of symptoms. The utility of non-invasively obtained haemodynamic parameters in identifying high-risk patients with HFrEF has not been described. Methods Clinically stable (>3 months) patients with HFrEF from the tertiary HF clinic at St. Boniface Hospital, Canada were recruited. Resting and exercise-augmented (25 watts, up to 12 minutes on a mounted bike) haemodynamic parameters were obtained using a Non-Invasive Cardiac System (NICaS), a whole-body impedance cardiography-based technology. Electronic patient records were reviewed to identify outcomes. Results Overall, 63 patients (63.4±15.4 years; 11 [17.5%] female, mean body mass index 31.0±7.1 kg/m 2 ) were recruited. Resting stroke index (SI) correlated with post-exercise SI (r=0.56). At 12-month follow-up, 25 of 63 subjects (39.7%) experienced adverse outcomes (emergency department presentation or unplanned HF hospitalisation, new-onset arrhythmia, referral for cardiac implantable electronic device implantation/optimisation, referral for palliative care and all-cause death). Lower resting SI, either supine (35.5±9.5 vs 40.3±8.0 mL/m 2 ; p=0.02) or sitting (32.1±7.9 vs 37.6±7.9 mL/m 2 ; p=0.009) and exaggerated exercise-augmented Granov–Goor index, a surrogate marker of impaired left ventricular contractility, were the hemodynamic parameters most strongly associated with outcomes. Conclusions Non-invasively obtained resting SI and higher exercise-augmented Granov–Goor index identify a high-risk cohort among patients with clinically stable HFrEF. Such findings should be validated in a larger prospective study.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».