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Enregistrement W2133819715 · doi:10.1093/eurheartj/eht308.p1480

Influence of hospitalization for cardiovascular versus noncardiovascular reasons on subsequent mortality in patients with chronic heart failure across the spectrum of ejection fraction

2013· article· en· W2133819715 sur OpenAlexaff
Akshay S. Desai, Brian Claggett, Marc A. Pfeffer, Natalie A. Bello, P. V. Finn, Christopher B. Granger, John J.V. McMurray, Karl Swedberg, Salim Yusuf, Scott D. Solomon

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Noncardiovascular (non-CV) comorbidities may contribute to hospitalizations in patients with heart failure (HF). We examined the incidence of mortality following hospitalization for cardiovascular (CV) versus non-CV reasons in patients with reduced or preserved ejection fraction (EF) in the CHARM Program. Methods: CHARM randomized 7,599 subjects (4576 with EF≤40% and 3023 with EF>40%) with NYHA class II-IV HF and prior history of cardiac hospitalization to treatment with candesartan or placebo. First hospitalizations for CV or non-CV reasons were related to subsequent risk of all-cause death over median 36.6 month follow up using time-updated proportional hazards models. Results: 4792 patients experienced a classifiable incident first hospitalization, including 2806 (58.5%) for CV reasons and 1986 (41.4%) for non-CV reasons, while 2802 were not hospitalized. Rates of CV hospitalization were higher for those with EF≤40% than those with EF>40% (p<0.001), but rates of non-CV hospitalization did not vary by EF (p=0.88, Table). The death rate (per 100-patient years) amongst those not hospitalized was 2.7 compared with 18.3 after CV and 16.2 after non-CV hospitalization (both p<0.001). Mortality at 30-days was higher after CV than non-CV hospitalization (p<0.001, Table). However, amongst 30-day survivors of CV and non-CV hospitalization, rates of subsequent mortality were similar (14.7 vs. 14.3, p=0.62). Low EF patients were at higher risk for mortality than high EF patients after both CV and non-CV hospitalization. (both p<0.001). Table 1. Incidence of Hospitalization for CV and non-CV Reasons in the CHARM trial and subsequent rates of mortality Conclusions: Non-CV reasons for hospitalization are common in HF patients across the spectrum of EF. Hospitalization for any reason is associated with high risk for subsequent mortality, with higher risk in low than preserved EF patients. Early mortality is higher after CV than non-CV hospitalization, but rates of mortality in 30-day survivors are unrelated to the cause of hospitalization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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