Acute heart failure in pre-hospital care. Results from CAREPRE-H registry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the profile, management and early outcome of patients with suspect acute heart failure (AHF) in prehospital setting. Methods: Multicenter prospective registry enrolled consecutive data from the emergency medical system (EMS) during the period of 24 moths. Excluded were patients resuscitated or died before the initial EMS contact. Clinical profile, management and outcome were assessed and predictors of 30-day mortality identified. Results: From the 86584 patients the final diagnosis of AHF was established in 1345 (1.6%) of cases. Their median age was 78 years (57;91), the most common comorbid condition was hypertension (67%), signs of pulmonary oedema were present in 46.4%. Mortality at 30 day after the initial medical contact reached 20.7%. The outcome was more favourable in patients with hypertension (OR 0.51, 95% CI 0.361;0.711) and if physicians did not apply furosemide during the transportation to the hospital (OR 0.61, 95% CI 0.407;0.903). Advanced age (with OR 1.05, 95% CI 1.030;1.061), low oxygen saturation (OR 2.18, 95% CI 1.616;2.934) and the need of vasoactive or inotropic support (OR 3.55, 95%CI 1.710;7.391) were significantly associated with increased mortality. Conclusion: Short-term outcome of AHF patients is unfavourable. Study points out important factors influencing outcome that should be taken into account when managing these patients in prehospital area.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».