Regional outcomes of heart failure in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure is a condition associated with significant mortality and morbidity. However, demographic features and outcomes following hospitalization for heart failure, and associated regional comparisons have not been performed in Canada. METHODS: Anonymously rendered records of patients hospitalized for incident heart failure in Canada were selected from the Canadian Institute for Health Information discharge abstract and hospital morbidity databases from fiscal years 1997/1998 to 1999/2000. The demographics, in-hospital mortality rate and heart failure readmission rates were compared among provinces and health regions. RESULTS: A total of 83,406 patients were hospitalized for heart failure across Canada during the study period. The number of cases increased dramatically with each decade after age 50 years, with 85% of hospitalized patients being age 65 years and over. On average, in-hospital mortality per index admission in Canada was 9.5 deaths per 100 hospitalized cases. While the greatest burden of readmissions was among those 65 years of age and over, heart failure readmission rates were similar across age groups. Among all patients surviving the index admission, heart failure readmission rates were 8.7%, 14.1% and 23.6% at 30 days, 90 days and one year, respectively. The highest age- and sex-adjusted in-hospital mortality rates were 11.9% (95% CI 10.6 to 13.2) in Newfoundland/Labrador and 11.6% (95% CI 10.6 to 12.7) in Nova Scotia. The highest readmission rates at one year were 26.9% (95% CI 24.9 to 28.9) in Newfoundland/Labrador, 26.3% (95% CI 25.0 to 27.7) in Saskatchewan and 25.2% (95% CI 24.3 to 26.1) in British Columbia. There were significant regional variations in heart failure readmission rates and mortality. CONCLUSIONS: There is a great burden of heart failure in Canada, increasing significantly with age. The mortality and readmission rates for this condition are high and exhibit variation among health regions and provinces. Factors contributing to regional variations in these outcomes merit further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».