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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».