Aetiology, Timing and Clinical Predictors of Early vs. Late Readmission Following Index Hospitalization for Acute Heart Failure: Insights from ASCEND-HF
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Patients hospitalized for heart failure (HF) are at high risk for 30-day readmission. This study sought to examine the timings and causes of readmission within 30 days of an HF hospitalization. METHODS AND RESULTS: Timing and cause of readmission in the ASCEND-HF (Acute Study of Clinical Effectiveness of Nesiritide and Decompensated Heart Failure) trial were assessed. Early and late readmissions were defined as admissions occurring within 0-7 days and 8-30 days post-discharge, respectively. Patients who died in hospital or remained hospitalized at day 30 post-randomization were excluded. Patients were compared by timing and cause of readmission. Logistic and Cox proportional hazards regression analyses were used to identify independent risk factors for early vs. late readmission and associations with 180-day outcomes. Of the 6584 patients (92%) in the ASCEND-HF population included in this analysis, 751 patients (11%) were readmitted within 30 days for any cause. Overall, 54% of readmissions were for non-HF causes. The median time to rehospitalization was 11 days (interquartile range: 6-18 days) and 33% of rehospitalizations occurred by day 7. Rehospitalization within 30 days was independently associated with increased risk for 180-day all-cause death [hazard ratio (HR) 2.38, 95% confidence interval (CI) 1.93-2.94; P < 0.001]. Risk for 180-day all-cause death did not differ according to early vs. late readmission (HR 0.99, 95% CI 0.67-1.45; P = 0.94). CONCLUSIONS: In this hospitalized HF trial population, a significant majority of 30-day readmissions were for non-HF causes and one-third of readmissions occurred in the first 7 days. Early and late readmissions within the 30-day timeframe were associated with similarly increased risk for death. Continued efforts to optimize multidisciplinary transitional care are warranted to improve rates of early readmission.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».