Prevalence and Prognostic Importance of Precipitating Factors Leading to Heart Failure Hospitalization: Recurrent Hospitalizations and Mortality
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Hospitalizations for heart failure (HF) are common and are associated with significant morbidity, mortality and cost. However, precipitating factors leading to HF hospitalization and their importance with respect to subsequent outcomes are not well understood. METHODS AND RESULTS: The symptoms and signs present at admission and investigator-identified factors thought to have contributed to the first adjudicated HF hospitalization in the Candesartan in Heart Failure: Assessment of Reduction in Mortality and Morbidity (CHARM) programme were prospectively collected and stratified by ejection fraction (EF). Potential precipitants were collected using a specifically designed case report form and categorized according to the presence of cardiovascular (CV), non-CV and unknown factors. Associations between these factors and subsequent rehospitalization and mortality rates were examined. Of 1668 patients who experienced HF hospitalization, 1152 had reduced EF (≤40%, HFrEF) and 516 had preserved EF (HFpEF). Overall, 54% had CV, 32% had non-CV and 14% had unknown factors thought to have precipitated HF, with similar proportions in the HFrEF and HFpEF groups. The most common precipitants were arrhythmia (15%), other non-CV factors (11%) and respiratory infection (10%). Subsequent CV readmission rates were highest in those whose initial HF hospitalization was precipitated by CV factors. However, mortality rates were similar among patients with any of the three categories of precipitating factors. Results were similar in HFrEF and HFpEF. CONCLUSIONS: Among chronic HF patients hospitalized for decompensation, the investigator-reported precipitating factor was not associated with the subsequent mortality rate, but was associated with type of readmission: readmissions for CV reasons were more likely when the index precipitant was CV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».