Machine Learning-Derived Echocardiographic Phenotypes Predict Heart Failure Incidence in Asymptomatic Individuals

无症状的 医学 队列 内科学 心室重构 舒张期 心脏病学 表型 入射(几何) 心力衰竭 血压 遗传学 生物 基因 光学 物理
作者
Masatake Kobayashi,Olivier Huttin,Martin Magnusson,João Pedro Ferreira,Erwan Bozec,Anne-Cécile Huby,Grégoire Preud’homme,Kévin Duarte,Zohra Lamiral,Kévin Dalleau,Emmanuel Bresso,Malika Smaïl‐Tabbone,Marie‐Dominique Devignes,Peter M. Nilsson,Margrét Leósdóttir,Jean‐Marc Boivin,Faı̈ez Zannad,Patrick Rossignol,Nicolas Girerd
出处
期刊:Jacc-cardiovascular Imaging [Elsevier]
卷期号:15 (2): 193-208 被引量:77
标识
DOI:10.1016/j.jcmg.2021.07.004
摘要

Among asymptomatic, middle-aged individuals, echocardiographic data-driven classification based on the simple e'VM algorithm identified profiles with different long-term HF risk. (4th Visit at 17 Years of Cohort STANISLAS-Stanislas Ancillary Study ESCIF [STANISLASV4]; NCT01391442).
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