Global mortality variations in patients with heart failure: results from the International Congestive Heart Failure (INTER-CHF) prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most data on mortality and prognostic factors in patients with heart failure come from North America and Europe, with little information from other regions. Here, in the International Congestive Heart Failure (INTER-CHF) study, we aimed to measure mortality at 1 year in patients with heart failure in Africa, China, India, the Middle East, southeast Asia and South America; we also explored demographic, clinical, and socioeconomic variables associated with mortality. METHODS: We enrolled consecutive patients with heart failure (3695 [66%] clinic outpatients, 2105 [34%] hospital in patients) from 108 centres in six geographical regions. We recorded baseline demographic and clinical characteristics and followed up patients at 6 months and 1 year from enrolment to record symptoms, medications, and outcomes. Time to death was studied with Cox proportional hazards models adjusted for demographic and clinical variables, medications, socioeconomic variables, and region. We used the explained risk statistic to calculate the relative contribution of each level of adjustment to the risk of death. FINDINGS: We enrolled 5823 patients within 1 year (with 98% follow-up). Overall mortality was 16·5%: highest in Africa (34%) and India (23%), intermediate in southeast Asia (15%), and lowest in China (7%), South America (9%), and the Middle East (9%). Regional differences persisted after multivariable adjustment. Independent predictors of mortality included cardiac variables (New York Heart Association Functional Class III or IV, previous admission for heart failure, and valve disease) and non-cardiac variables (body-mass index, chronic kidney disease, and chronic obstructive pulmonary disease). 46% of mortality risk was explained by multivariable modelling with these variables; however, the remainder was unexplained. INTERPRETATION: Marked regional differences in mortality in patients with heart failure persisted after multivariable adjustment for cardiac and non-cardiac factors. Therefore, variations in mortality between regions could be the result of health-care infrastructure, quality and access, or environmental and genetic factors. Further studies in large, global cohorts are needed. FUNDING: The study was supported by Novartis.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».