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From Statistical Significance to Clinical Relevance: A Simple Algorithm to Integrate BNP and the Seattle Heart Failure Model for Risk Stratification in Heart Failure

机译:从统计学意义到临床意义:一种将BNP与西雅图心力衰竭模型相集成的简单算法用于心力衰竭的风险分层

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摘要

BackgroundHeart failure (HF) guidelines recommend brain natriuretic peptide (BNP) and multivariable risk-scores such as the Seattle HF Model (SHFM) to predict risk in HF with reduced ejection fraction (HFrEF). A practical way to integrate information from these two prognostic tools is lacking. We sought to establish a SHFM+BNP risk-stratification algorithm.
机译:背景心力衰竭(HF)指南建议使用脑利钠肽(BNP)和多变量风险评分,例如Seattle HF Model(SHFM)来预测射血分数降低(HFrEF)的HF风险。缺乏从这两种预后工具整合信息的实用方法。我们试图建立一种SHFM + BNP风险分层算法。

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