L'insuffisance cardiaque est un problème majeur de santé publique. La congestion est la principale cause d'hospitalisation chez les insuffisants cardiaques. Son évaluation est donc d'une importance primordiale afin d'optimiser la prise en charge des insuffisants cardiaques et ainsi éviter les ré-hospitalisations trop fréquentes. Le volume plasmatique est un marqueur de congestion toutefois difficile à quantifier de manière non-invasive en pratique clinique de routine. Des mesures indirectes peuvent alors être utilisées pour estimer le volume plasmatique ou ses variations. Afin de mettre en évidence l'utilité de ces différentes mesures pour prédire les événements cardiovasculaires précoces, des modèles de classification supervisée ont été réalisés (régression logistique, analyse discriminante linéaire), précédés par une phase de sélection progressive des variables et testés par validation croisée. L'apport du biomarqueur d'intérêt à la prédiction du pronostic a été quantifié à l'aide de trois indices : la différence entre deux aires sous la courbe ROC (IAUC), le « Net Reclassification Improvement » continu (cNRI) et l' « Integrated Discrimination Improvement » (IDI).