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Enregistrement W7127625215 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.1510

The role of exhaled breath acetone and BNP in predicting outcomes in advanced heart failure

2025· article· en· W7127625215 sur OpenAlexaff
D M Costa-Dan, F Bacal, D A G Furlan, C N Lira, R S Rinco, S Mangini, A M Soeiro, I W Campos, M S Avila, L Seguro, B Biselli, E Bocchi, M T Oliveira Jr, I G R Gutz, F G Marcondes-Braga

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureBiomarkerBrain natriuretic peptideNatriuretic peptideEjection fractionArea under the curveProportional hazards modelKetone bodiesHeart transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction With the advent of new therapies, there is increasing interest in understanding cardiac metabolism in heart failure (HF). Ketone bodies may act as an alternative energy source for myocardial metabolism, and acetone serves as a marker of ketogenic activity. In this context, Exhaled Breath Acetone (EBA) has emerged as a biomarker for HF diagnosis and chronic HF prognosis. However, its role as a predictor of adverse outcomes in advanced HF remains uncertain. B-Type Natriuretic Peptide (BNP), conversely, is a biomarker of myocardial stress, playing a critical role in HF diagnosis and prognosis. Since EBA and BNP reflect distinct physiological pathways, EBA might complement BNP as a prognostic marker in HF. Objective To evaluate the prognostic value of EBA in combination with BNP as a predictor of death or urgent heart transplantation (HT) among patients with HF in hemodynamic profile C(wet and cold).A secondary objective was to assess the association of these biomarkers with overall mortality. Methods This prospective, observational, single-center study included patients with advanced HF in a quaternary care hospital. Exhaled air samples were collected upon hospital admission and analyzed using spectrophotometry by reaction with salicylaldehyde. Cox proportional hazards multivariate analysis was employed to assess the predictive value of EBA for adverse outcomes and Kaplan Meier curves were built. Results From Jan 2019 to Aug 2023, 287 patients were enrolled. The median EBA level was 5.8 (2.4–11.7) µg/L, and the median BNP level was 1708 (1033–2775) pg/mL. EBA levels were significantly higher in patients who had the primary outcome of death or urgent HT [6.6 (2.8–13.15) vs. 4.6 (2.08–9.05) µg/L, p=0.014]. (Figure 1). The AUC of EBA for death or urgent HT was 0.585(0.519–0.651), p < 0.001 and 4.3ug/L was the best cutoff to predict the primary endpoint. EBA levels > or =4.3µg/L were associated with an increased risk of death or urgent HT [HR=1.42, 95% CI(1.03–1.96), p=0.003].When EBA > or =4.3µg/L was combined with BNP > or = 2214pg/mL, the risk of the primary outcome was increased in 2.5-fold [HR=2.5, 95% CI(1.64–3.97), p<0.001],even after adjusting for other independent predictors: BNP (p<0.001), systolic blood pressure (p=0.002), urea (p=0.022), and sodium (p<0.001).This combination also increased the risk of overall mortality [HR=3.0, 95% CI(1.73–5.20), p<0.001].Figure 2 depicts Kaplan-Meier curves of death or urgent HT according with levels of EBA and BNP at admission. Patients with high levels of both biomarkers had higher cumulative incidence of death or urgent HT in six months. (Log-rank test, p < 0.001). Conclusion The combination of elevated EBA and BNP levels significantly increased the risk of death or urgent HT, as well as overall mortality. These findings suggest that EBA, a biomarker of metabolism in HF, may provide additional prognostic value to BNP in patients with advanced HF.EBA according to death or urgent HT Death or HT stratified by EBA and BNP

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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