Abstract 4360749: Prevalence and Risk Markers for Heart Failure in Hypertrophic Cardiomyopathy: A Multicenter Cross-Sectional Study With Central Assessment of Biomarkers and Echocardiograms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure (HF) in hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is poorly characterized, especially in patients with preserved left ventricular ejection fraction (LVEF). Clarifying HF characteristics in HCM is essential to guide patient selection for emerging therapies. Research Questions: What is the prevalence of HF in HCM patients? What are the risk markers of HF? Methods: The study is a cross-sectional analysis of HiRO-HCM, an ongoing multicenter registry. This study included HCM patients aged ≥ 16 years with available data to allow for central ascertainment of HF, defined as i) history of hospitalization for HF requiring diuretics, heart transplantation or mechanical circulatory support; and/or ii) New York Heart Association (NYHA) class ≥ II with increased filling pressure (E/e′ ratio ≥ 14 and/or a NT-proBNP ≥ 400 ng/L [≥800 ng/L in atrial fibrillation]). The association of risk markers with HF was assessed with logistic regression. Analyses were performed in the overall cohort, and in 3 subgroups: obstructive HCM (oHCM), non-obstructive HCM (nHCM) with LVEF≥50%, and nHCM with LVEF<50%. The presence of obstruction and LVEF were assessed from echocardiography performed within 4 years (median 0.6 year) of HF ascertainment, using corelab interpretation when images are available (59% of the study cohort). NT-proBNP was systematically measured in patients with available plasma (81% of the cohort). Results: We included 1,632 patients (33% females; age 58±14 years). The maximal left ventricular wall thickness was 18±4 mm, and 613 (45%) patients carried a causal genetic variant. The median NT-proBNP was 490 [189-1140] ng/L and mean E/e’ was 11±4. In the overall cohort, 510 (31%) patients met the definition of HF, including 93 hospitalized for HF and 26 transplanted. The prevalence of HF was 41% in the oHCM subgroup, 26% in nHCM with LVEF≥50%, and 65% in nHCM with LVEF<50% (P<0.001). Several variables were associated with increased odds for HF (Figure). In multivariable analysis, female sex emerged as a strong risk factor for HF in all 3 subgroups, with a 3-fold increased risk for HF (P<0.001). Conclusion: HF affects one-third of patients with HCM. Female sex is a robust and consistent predictor of HF across all phenotypes. The findings underscore the importance of sex-specific evaluation and earlier recognition of HF symptoms in HCM management. These findings may inform risk stratification and selection for novel therapies targeting HCM-related HF.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».