Heart Failure Re-Admission: Measuring the Ever Shortening Gap between Repeat Heart Failure Hospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
Many quality-of-care and risk prediction metrics rely on time to first rehospitalization even though heart failure (HF) patients may undergo several repeat hospitalizations. The aim of this study is to compare repeat hospitalization models. Using a population-based cohort of 40,667 patients, we examined both HF and all cause re-hospitalizations using up to five years of follow-up. Two models were examined: the gap-time model which estimates the adjusted time between hospitalizations and a multistate model which considered patients to be in one of four states; community-dwelling, in hospital for HF, in hospital for any reason, or dead. The transition probabilities and times were then modeled using patient characteristics and number of repeat hospitalizations. We found that during the five years of follow-up roughly half of the patients returned for a subsequent hospitalization for each repeat hospitalization. Additionally, we noted that the unadjusted time between hospitalizations was reduced ∼40% between each successive hospitalization. After adjustment each additional hospitalization was associated with a 28 day (95% CI: 22-35) reduction in time spent out of hospital. A similar pattern was seen when considering the four state model. A large proportion of patients had multiple repeat hospitalizations. Extending the gap between hospitalizations should be an important goal of treatment evaluation.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».