Ischemic Electrocardiographic Abnormalities and Prognosis in Decompensated Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of coronary ischemia may enable targeted diagnostic and therapeutic strategies for acute heart failure. We determined the risk of 30-day mortality associated with ischemic ECG abnormalities in patients with acute heart failure. METHODS AND RESULTS: Among 8772 patients (53.4% women, median 78 years [Q1, Q3: 68,84]) presenting with acute heart failure to 86 hospital emergency departments in Ontario, Canada, Q-waves, T-wave inversion, or ST-depression were present in 51.8% of subjects. However, presence of ST-depression was the only finding associated with 30-day mortality with adjusted odds ratio 1.24 (95% confidence interval [CI], 1.02-1.50). Using continuous net reclassification improvement, addition of ST-depression to the Emergency Heart failure Mortality Risk Grade model reclassified 16.9% of patients overall, and 29.3% of those with a history of ischemic heart disease (both P<0.001). By adding ST-depression to the model, the Emergency Heart failure Mortality Risk Grade was extended to predict 30-day death with high discrimination (c-statistic 0.801), with 0.57% mortality rate in the lowest risk decile. Adjusted odds ratios for 30-day mortality were 2.81 (95% CI, 1.48-5.31; P=0.002) in quintile 2, 7.41 (95% CI, 4.13-13.30; P<0.001) in quintile 3, and 14.47 (95% CI, 8.20-25.54; P<0.001) in quintile 4 compared with the lowest risk quintile. When the highest risk quintile was subdivided into 2 equally sized risk strata (deciles 9 and 10), the adjusted odds ratios for 30-day mortality were 27.20 (95% CI, 15.33-48.27; P<0.001) in decile 9 and 58.96 (95% CI, 33.54-103.65; P<0.001) in highest risk decile 10. CONCLUSIONS: Presence of ST-depression on the ECG reclassified risk of 30-day mortality in patients with acute heart failure, identifying both high- and low-risk subsets.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».