HFpEFの新たな予後予測モデル、高い性能を確認

定期的に収集される変数を用いて、駆出率が保たれた心不全（HFpEF）患者の予後を予測するモデルを開発。（1）心不全による入院（HFH）または心血管死、（2）心血管死、（3）全死亡――の複合転帰を予測する新モデルをDELIVER試験の6263例のデータを用いて導出し、PARAGON-HF試験の4796例およびI-PRESERVE試験の4128例のデータで妥当性を検証した。 その結果、N末端プロ脳性ナトリウム利尿ペプチド（NT-proBNP）値、6カ月以内のHFH、クレアチニン値、糖尿病など11の変数で構成された最終予測モデルは、PARAGON-HF試験コホート（1年リスク予測のC統計量0.71、95％CI 0.69-0.74）およびI-PRESERVE試験コホート（同0.75、0.73-0.78）の両コホートで高い識別能を示し（同0.73、0.71-0.75）、較正能も良好だった。モデルの識別能は、高感度心筋トロポニンTを含むバイオマーカー由来モデルと同等で、Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure（MAGGIC）リスクスコア...