Use of Sleep-Related Variables to Predict Time to Death in Patients with Heart Failure in the ADVENT-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: In heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), we showed that longer Cheyne-Stokes respiration (CSR) cycle length (CL) and lung-to-finger-circulation-time (LFCT) are associated with higher mortality. Herein, we aimed to develop a model to predict time to death using sleep variables. Methods: We extracted 20 CSR cycles from the baseline polysomnogram (PSG) of 60 ADVENT-HF patients with CSR who died during follow-up (Lyons et al., 2017). We calculated and averaged the CSR CL from the beginning of 1 apnea to the beginning of the next as well as apnea length, hyperpnea length, LFCT, respiratory rate, SaO2, time to peak tidal volume during hyperpnea, and AHI. We also assessed clinical variables including sex, age, BMI, ejection fraction (EF), atrial fibrillation, myocardial infarction, mitral regurgitation, NYHA class, and peak-flow-adaptive-servo-ventilation treatment. To predict time to death, we employed a fusion modeling approach with a feature selection technique that combined classification and regression. We divided patients into 3 mortality classes based on survival duration: <1 year, 1-3 years, and 3-5 years. We applied regression within each class to estimate time to death. Results: Mean survival was 706.9 ± (SD) 477.4 days. Our model used features including EF, CL, LFCT, age, BMI, and AHI to estimate time to death with an average error of 143±26 days, or 20%. Conclusion: This study demonstrates the potential role of CSR-related features such as CL and LFCT to predict time to death in patients with HFrEF. It reinforces the importance of analyzing CSR patterns from PSG in HFrEF and that these variables may contribute to comprehensive risk assessment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».