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Enregistrement W2103701188 · doi:10.1161/circulationaha.107.696906

Influence of Nonfatal Hospitalization for Heart Failure on Subsequent Mortality in Patients With Chronic Heart Failure

2007· article· en· W2103701188 sur OpenAlexaff
Scott D. Solomon, Joanna Dobson, Stuart Pocock, Hicham Skali, John J.V. McMurray, Christopher B. Granger, Salim Yusuf, Karl Swedberg, James B. Young, Eric L. Michelson, Marc A. Pfeffer

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioEjection fractionInternal medicineCardiologyProportional hazards modelCandesartanConfidence intervalBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with chronic heart failure (HF) are at increased risk of both fatal and nonfatal major adverse cardiovascular events. We used data from the Candesartan in Heart failure: Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) trials to assess the influence of nonfatal hospitalizations for HF on subsequent mortality rates in a broad spectrum of HF patients. METHODS AND RESULTS: In the present study, 7599 patients with New York Heart Association class II to IV HF and reduced or preserved left ventricular ejection fraction were randomized to placebo or candesartan. We assessed the risk of death after discharge from a first hospitalization for HF using time-updated Cox proportional-hazards models on 7572 patients for whom discharge data were available. Of 7572 patients, 1455 (19%) had at least 1 HF hospitalization, and 586 of 1819 deaths occurred after discharge from an HF hospitalization. The mortality rate was increased after HF hospitalizations, even after adjustment for baseline predictors of death (hazard ratio, 3.15; 95% confidence interval, 2.83 to 3.50). Longer duration of HF hospitalization enhanced the risk of dying, as did repeat HF hospitalizations. Moreover, risk of death was highest within a month of discharge and then declined progressively over time, particularly for death resulting from HF progression and for sudden cardiac death. We observed a similar pattern of risk associated with all-cause hospitalization, although the magnitude was less than that with HF hospitalization. CONCLUSIONS: In patients with chronic HF, the risk of death is greatest in the early period after discharge after a hospitalization for HF and is directly related to the duration and frequency of HF hospitalizations. These findings suggest a role for increased surveillance in the early postdischarge period of greatest vulnerability after an HF admission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations673
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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