Prospective and Explicit Clinical Validation of the Ottawa Heart Failure Risk Scale, With and Without Use of Quantitative <scp>NT</scp>‐pro<scp>BNP</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We previously developed the Ottawa Heart Failure Risk Scale (OHFRS) to assist with disposition decisions for acute heart failure patients in the emergency department (ED). We sought to prospectively evaluate the accuracy, acceptability, and potential impact of OHFRS. METHODS: This prospective observational cohort study was conducted at six tertiary hospital EDs. Patients with acute heart failure were evaluated by ED physicians for the 10 OHFRS criteria and then followed for 30 days. Quantitative NT-proBNP was measured where feasible. Serious adverse event (SAE) was defined as death within 30 days, admission to monitored unit, intubation, noninvasive ventilation, myocardial infarction, or relapse resulting in hospital admission within 14 days. RESULTS: We enrolled 1,100 patients with mean (±SD) age 77.7 (±10.7) years. SAEs occurred in 170 (15.5%) cases (19.4% if admitted and 10.2% if discharged). Compared to actual practice, using an admission threshold of OHFRS score > 1 would have increased sensitivity (71.8% vs. 91.8%) but increased admissions (57.2% vs. 77.6%). For 684 cases with NT-proBNP values, using a threshold score > 1 would have significantly increased sensitivity (69.8% vs. 95.8%) while increasing admissions (60.8% vs. 88.0%). In only 11.9% of cases did physicians indicate discomfort with use of OHFRS. CONCLUSION: Prospective clinical validation found the OHFRS tool to be highly sensitive for SAEs in acute heart failure patients, albeit with an increase in admission rates. When available, NT-proBNP values further improve sensitivity. With adequate physician training, OHFRS should help improve and standardize admission practices, diminishing both unnecessary admissions for low-risk patients and unsafe discharge decisions for high-risk patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».