Abstract 3273: Timely Access to Care - Risk Stratification Utilizing the Seattle Heart Failure Model in patients with Advanced Heart Failure: Dying to be seen.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Heart failure is an epidemic with age-adjusted mortality of 45%/5 years. Multidisciplinary heart function clinics (HFC) have been shown to improve outcomes in patients. Timely access to cardiac care remains one of Canada’s leading concerns. Risk stratification of patients upon referral to a HFC may identify patients that require urgent access to, and benefit from, multidisciplinary care. Hypothesis To determine if a priori assessment using the Seattle Heart Failure Survival Model (SHFM) at the time of referral to a multidisciplinary HFC would help risk stratify patients regarding urgency of consultation. Methods The referral packages of patients known to have died prior to or within 60 days of initial consultation were retrospectively reviewed (Group 1). Data were collected to determine the mortality risk based on the SHFM. Age and sex-matched controls were randomly selected from our HFC database (Group 2). Statistical analysis was performed using SPSS. Results A total of 107 patients were included in this study (Group 1, n=57; Group 2 n=50). There were no significant differences in baseline characteristics between the groups. In Group 1, 38% of patients died before being evaluated, while the remaining 62% died within 60 days of the initial HFC visit. The majority of patients in both groups had either ischemic or idiopathic dilated cardiomyopathy (52% and 22%, respectively). Patients in Group 1 reported NYHA class III/IV symptoms 40%/33%, respectively, versus Group 2 patients reporting NYHA class III/IV symptoms 46%/8%, respectively. There was a statistically significant difference in the mean SHFM mortality risk score, predicted at the time of initial receipt of referral, between the study groups with Group 1 patients having a much higher predicted mortality versus Group 2 at 1, 2 and 5 years (p<0.001). Conclusion The SHFM is a useful tool to risk stratify patients with HF at the time of referral/entry into a multidisciplinary clinic. It provides a reliable method to triage risk and ensure that those at greatest risk are seen soonest, hence facilitating timely access for care. Prospective validation regarding the triage applicability of the SHFSS is needed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».