Cognitive impairment and evolution of heart failure: a heart-brain interconnection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims While many studies have suggested that heart failure (HF) may lead to cognitive impairment (CI), our understanding about this relationship is limited. This study investigated the association of cognitive function with HF risk factors and how CI may impact the development of incident clinical HF in people with subclinical HF. Methods and Results People with either preclinical (at risk and asymptomatic, n=814) or clinical HF (symptomatic, n=1152) were recruited from communities, clinics, and hospitals in five Australian States (Victoria, New South Wales, South Australia, Tasmania, and Queensland). CI was measured with Montreal Cognitive Assessment (MOCA <26). Left ventricular dysfunction (LVD) was assessed as global longitudinal strain (GLS <16%). Those with preclinical HF were followed-up for 45±13 months for incident clinical HF or death. Baseline MOCA was independently associated with age, HF stage, diabetes, atrial fibrillation, chronic lung disease, cerebrovascular disease, GLS, left atrial volume index, and left ventricular filling pressure. CI significantly increased the associations of age (interaction p<0.001), comorbidity index (interaction<0.001), and GLS (interaction p=0.042) with clinical HF. Of those with preclinical HF at baseline, 71 (9%) developed clinical HF and 87 (11%) died within the follow-up period. In time-to-event analysis of participants with preclinical HF, those with either CI or LVD had double the risk of developing clinical HF, compared with those with normal cognition and LV function. Those with concomitant CI and LVD had a 4-fold greater risk of developing HF (SHR=4.01 [95% CI: 2.39-6.76]). Conclusions CI is associated with increased risk of incident clinical HF, independent of cardiac function and other HF risk factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».