Redefiniranje odgovora β-blokatora kod pacijenata sa srčanom insuficijencijom sa sinusnim ritmom i atrijalnom fibrilacijom: klaster analiza mašinskog učenja.
Lancet (London, England)
Sažetak istraživanja
Pozadina Smrtnost ostaje neprihvatljivo visoka kod pacijenata sa srčanom insuficijencijom i smanjenom ejekcionom frakcijom lijeve komore (LVEF) uprkos napretku u terapiji. Pretpostavili smo da bi novi pristup umjetne inteligencije mogao bolje procijeniti višestruke i višedimenzionalne interakcije komorbiditeta i definirati grupe efikasnosti β-blokatora kod pacijenata sa sinusnim ritmom i atrijalnom fibrilacijom.
Metode Varijacijski autoenkoderi zasnovani na neuronskim mrežama i hijerarhijsko grupiranje primijenjeni su na objedinjene podatke o pojedinačnim pacijentima iz devet dvostruko slijepih, randomiziranih, placebom kontroliranih studija β blokatora. Smrtnost od svih uzroka tokom medijana praćenja od 1,3 godine procijenjena je namjerom liječenja, stratificirana prema elektrokardiografskom srčanom ritmu. Broj klastera i dimenzija određen je objektivno, a rezultati su validirani korištenjem pristupa bez jednog pokušaja. Ova studija je prospektivno registrovana kod ClinicalTrials.gov (NCT00832442) i PROSPERO baze podataka sistematskih pregleda (CRD42014010012).
Nalazi Uključeno je 15 659 pacijenata sa srčanom insuficijencijom i LVEF-om manjim od 50%, sa medijanom starosti 65 godina (IQR 56-72) i LVEF-om od 27% (IQR 21-33). 3708 (24%) pacijenata su bile žene. U sinusnom ritmu (n=12 822), većina klastera je pokazala konzistentan ukupni mortalitet od β blokatora, sa omjerom šanse (OR) u rasponu od 0,54 do 0,74. Jedan klaster u sinusnom ritmu starijih pacijenata sa manje izraženim simptomima nije pokazao značajnu efikasnost (OR 0,86, 95% CI 0,67-1,10; p=0,22). Kod atrijalne fibrilacije (n=2837), četiri od pet klastera su bila u skladu sa ukupnim neutralnim efektom β blokatora u odnosu na placebo (OR 0,92, 0,77-1,10; p=0,37). Jedna grupa mlađih pacijenata sa atrijalnom fibrilacijom sa nižim rizikom od mortaliteta, ali sličnim LVEF-u kao u prosjeku, imala je statistički značajno smanjenje mortaliteta sa β blokatorima (OR 0,57, 0,35-0,93; p=0,023). Robusnost i konzistentnost grupiranja potvrđena je za sve modele (p Interpretacija Pristup grupiranju zasnovan na umjetnoj inteligenciji bio je u stanju razlikovati prognostički odgovor od β blokatora kod pacijenata sa srčanom insuficijencijom i smanjenim LVEF-om. Ovo je uključivalo pacijente u sinusnom ritmu sa suboptimalnom djelotvornošću, kao i pacijente sa blokatorom cluster fibr Mortality Financiranje Vijeća za medicinska istraživanja, UK i EU/EFPIA Inovative Medicines Initiative BigData@Heart.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Redefining β-blocker response in heart failure patients with sinus rhythm and atrial fibrillation: a machine learning cluster analysis.
Background Mortality remains unacceptably high in patients with heart failure and reduced left ventricular ejection fraction (LVEF) despite advances in therapeutics. We hypothesised that a novel artificial intelligence approach could better assess multiple and higher-dimension interactions of comorbidities, and define clusters of β-blocker efficacy in patients with sinus rhythm and atrial fibrillation.
Methods Neural network-based variational autoencoders and hierarchical clustering were applied to pooled individual patient data from nine double-blind, randomised, placebo-controlled trials of β blockers. All-cause mortality during median 1·3 years of follow-up was assessed by intention to treat, stratified by electrocardiographic heart rhythm. The number of clusters and dimensions was determined objectively, with results validated using a leave-one-trial-out approach. This study was prospectively registered with ClinicalTrials.gov (NCT00832442) and the PROSPERO database of systematic reviews (CRD42014010012).
Findings 15 659 patients with heart failure and LVEF of less than 50% were included, with median age 65 years (IQR 56-72) and LVEF 27% (IQR 21-33). 3708 (24%) patients were women. In sinus rhythm (n=12 822), most clusters demonstrated a consistent overall mortality benefit from β blockers, with odds ratios (ORs) ranging from 0·54 to 0·74. One cluster in sinus rhythm of older patients with less severe symptoms showed no significant efficacy (OR 0·86, 95% CI 0·67-1·10; p=0·22). In atrial fibrillation (n=2837), four of five clusters were consistent with the overall neutral effect of β blockers versus placebo (OR 0·92, 0·77-1·10; p=0·37). One cluster of younger atrial fibrillation patients at lower mortality risk but similar LVEF to average had a statistically significant reduction in mortality with β blockers (OR 0·57, 0·35-0·93; p=0·023). The robustness and consistency of clustering was confirmed for all models (p
Interpretation An artificial intelligence-based clustering approach was able to distinguish prognostic response from β blockers in patients with heart failure and reduced LVEF. This included patients in sinus rhythm with suboptimal efficacy, as well as a cluster of patients with atrial fibrillation where β blockers did reduce mortality. Funding Medical Research Council, UK, and EU/EFPIA Innovative Medicines Initiative BigData@Heart.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1016/s0140-6736(21)01638-x
- PMID
- 34474011
- PMCID
- PMC8542730
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom