Insights into the Importance of the Electrocardiogram in Patients with Acute Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients presenting to the emergency department (ED) with acute heart failure (AHF) are at an increased risk of morbidity and mortality. The electrocardiogram (ECG) is a routine investigation in patients with AHF used to identify potential causes and/or complications. It is unclear whether 12-lead ECG characteristics can serve as a prognostic indicator in this population. METHODS AND RESULTS: Patients with AHF from four hospital EDs were prospectively enrolled into the AHF - Emergency Management cohort. In addition to baseline data collection, the first available ECG was read in a core laboratory. Clinical outcomes (all-cause mortality and readmission) were recorded and risk models were developed. Of 937 enrolled patients, 816 had a diagnosis of AHF and an available ECG. Median age of the population was 77 [interquartile range (IQR) 67-85], 47% were female and median ejection fraction was 45% (IQR 30-55). Abnormalities were common, with only 7.5% of patients having a normal ECG. During the median follow-up of 25.7 months, there were 379 (46%) all-cause deaths and 328 (40%) hospital readmissions. Sinus rhythm was associated with better outcomes [hazard ratio (HR) 0.76; 95% confidence interval (CI) 0.62, 0.94], while paced rhythms (HR 1.51, 95% CI 1.11, 2.05), a wide QRS (HR 1.29, 95% CI 1.04, 1.59) and an ECG with any abnormality (HR 1.57, 95% CI 1.01, 2.44) was associated with poorer outcomes. Other individual ECG characteristics were not related to clinical outcomes after risk adjustment. CONCLUSIONS: Certain ECG abnormalities are common in patients with AHF and associated with poor outcomes. Used in conjunction with other clinical variables, the ECG may be a useful tool in long-term risk stratifying patients.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».