Trends in Heart Failure Care: Has the Incident Diagnosis of Heart Failure Shifted from the Hospital to the Emergency Department and Outpatient Clinics?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Studies of heart failure (HF) incidence and prevalence frequently rely on hospitalization to identify patients. Our objective was to describe the incidence, prevalence, or outcomes for HF patients diagnosed in the outpatient or emergency department (ED) setting. METHODS AND RESULTS: In a population-based study of 82,323 HF patients in a single-payer health-care system in Alberta, Canada from 1999 to 2007, we examined trends over time and clinical outcomes. Heart failure patients were first diagnosed in a general outpatient clinic (45.7%), a specialty outpatient clinic (4.0%), the ED (13.7%), or in hospital (36.6%). From years 2000 to 2006, the age-standardized incidence (per 100 000 population) decreased from 538 to 403, whereas the overall prevalence increased from 1585 to 2510. One-year mortality was significantly different among patients first diagnosed in a general outpatient clinic (6.6%), a specialty outpatient clinic (7.5%), ED (19.1%), and hospital (29.8%). Patients initially diagnosed at the time of hospitalization had the fewest median days alive and out of hospital [347, inter-quartile range (IQR): 136-363] over the next year compared with patients in the ED (354, IQR 313-365), specialty outpatient clinic (365, IQR 355-365), and general outpatient clinics (365, IQR: 359-365, P < 0.0001). Patients in the ED had the highest rate of subsequent ED visits, and all-cause, cardiovascular, or HF hospitalization. CONCLUSIONS: Over time, more patients were diagnosed as outpatients compared with a hospital setting. The trends observed in incidence, prevalence, and outcomes for patients with HF differ substantially depending on the location of initial diagnosis. Additionally, efforts to study patients with HF in the ED should be a priority.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».