Clinical and prognostic implications of phenomapping in patients with heart failure receiving cardiac resynchronization therapy - 06/04/21
Implications cliniques et pronostiques du phénomapping chez les patients insuffisants cardiaques implantés d’une thérapie de resynchronisation cardiaque
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Highlights |
• | Predicting clinical outcome and response to CRT in patients with HFrEF is complex. |
• | Phenomapping with unsupervised hierarchical cluster analysis finds 4 phenogroups. |
• | The four phenogroups differ in characteristics and outcomes. |
• | The four phenogroups differ in terms of mortality and response after CRT. |
• | Phenomapping may help to identify patients who will derive most benefit from CRT. |
• | The approach may be improved by other risk markers. |
Summary |
Background |
Despite having an indication for cardiac resynchronization therapy according to current guidelines, patients with heart failure with reduced ejection fraction who receive cardiac resynchronization therapy do not consistently derive benefit from it.
Aim |
To determine whether unsupervised clustering analysis (phenomapping) can identify distinct phenogroups of patients with differential outcomes among cardiac resynchronization therapy recipients from routine clinical practice.
Methods |
We used unsupervised hierarchical cluster analysis of phenotypic data after data reduction (55 clinical, biological and echocardiographic variables) to define new phenogroups among 328 patients with heart failure with reduced ejection fraction from routine clinical practice enrolled before cardiac resynchronization therapy. Clinical outcomes and cardiac resynchronization therapy response rate were studied according to phenogroups.
Results |
Although all patients met the recommended criteria for cardiac resynchronization therapy implantation, phenomapping analysis classified study participants into four phenogroups that differed distinctively in clinical, biological, electrocardiographic and echocardiographic characteristics and outcomes. Patients from phenogroups 1 and 2 had the most improved outcome in terms of mortality, associated with cardiac resynchronization therapy response rates of 81% and 78%, respectively. In contrast, patients from phenogroups 3 and 4 had cardiac resynchronization therapy response rates of 39% and 59%, respectively, and the worst outcome, with a considerably increased risk of mortality compared with patients from phenogroup 1 (hazard ratio 3.23, 95% confidence interval 1.9–5.5 and hazard ratio 2.49, 95% confidence interval 1.38–4.50, respectively).
Conclusions |
Among patients with heart failure with reduced ejection fraction with an indication for cardiac resynchronization therapy from routine clinical practice, phenomapping identifies subgroups of patients with differential clinical, biological and echocardiographic features strongly linked to divergent outcomes and responses to cardiac resynchronization therapy. This approach may help to identify patients who will derive most benefit from cardiac resynchronization therapy in “individualized” clinical practice.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Résumé |
Contexte |
Bien qu’ils aient une indication de thérapie de resynchronisation cardiaque (TRC) selon les recommandations actuelles, les patients souffrant d’insuffisance cardiaque à fraction d’éjection altérée (IC-FEA) recevant une TRC ne tirent pas systématiquement bénéfice de celle-ci. Nous avons émis l’hypothèse que parmi les receveurs d’une TRC en pratique clinique courante, une analyse en clusters non supervisée (phénomapping) pourrait identifier des phénogroupes distincts de patients avec des pronostics différents.
Méthodes |
Une analyse hiérarchique en clusters non supervisée des données phénotypiques après réduction des données (55 variables cliniques, biologiques et échocardiographiques) a été réalisée pour définir de nouveaux phénogroupes parmi 328 patients souffrant d’IC-FEA implantés d’une TRC selon les indications classiques. Les résultats cliniques et le taux de réponse à la TRC ont été étudiés en fonction des phénogroupes.
Résultats |
Tous les patients remplissaient les critères recommandés pour l’implantation d’une TRC; cependant l’analyse phénotypique a classé les participants à l’étude en 4 groupes, différant distinctement en termes de caractéristiques cliniques, biologiques, électrocardiographiques et échocardiographiques. Les patients des groupes 1 et 2 avaient un meilleur pronostic en termes de mortalité, avec un taux de réponse à la TRC de 81 % et 78 % respectivement. En revanche, les patients des groupes 3 et 4 avaient un taux de réponse à la TRC de 39 % et 59 % respectivement, et un moins bon pronostic avec un risque de mortalité considérablement accru par rapport aux patients du groupe 1 (HR 3,23, IC95 % [1,9–5,5] et 2,49, IC95 % [1,38–4,50] respectivement).
Conclusions |
Parmi les patients souffrant d’IC-FEA avec une indication de TRC en pratique clinique de routine, le phénomapping a identifié des sous-groupes de patients présentant des caractéristiques cliniques, biologiques et échocardiographiques différentes fortement liées au pronostic et à la réponse à la TRC. Cette approche pourrait aider à identifier les patients qui tirent le plus d’avantages de la TRC, pour une pratique clinique « individualisée ».
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Keywords : Cardiac resynchronization therapy, Heart failure, Outcome, Echocardiography, Phenomapping
Abbreviations : BNP, CRT, HF, HFrEF, ICD, LBBB, LV, LVEF, LVESV, PCA, RV
Mots clés : Thérapie de resynchronisation cardiaque, Insuffisance cardiaque, Pronostic, Speckle tracking, Échocardiographie, Phénomapping
Plan
| ☆ | Tweet: Machine learning to predict outcome after CRT? A new study demonstrating the prognostic implications of phenomapping in patients with heart failure receiving cardiac resynchronization therapy. |
Vol 114 - N° 3
P. 197-210 - mars 2021 Retour au numéro
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