Trends in Noncardiovascular Comorbidities Among Patients Hospitalized for Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increase in medical complexity among patients hospitalized with heart failure (HF) may be reflected by an increase in concomitant noncardiovascular comorbidities. Among patients hospitalized with HF, the temporal trends in the prevalence of noncardiovascular comorbidities have not been well described. Methods and Results: We used data from 207 984 patients in the Get With The Guidelines–Heart Failure registry (from 2005 to 2014) to evaluate the prevalence and trends of noncardiovascular comorbidities (chronic obstructive pulmonary disorder/asthma, anemia, diabetes mellitus, obesity [body mass index ≥30 kg/m 2 ], and renal impairment) among patients hospitalized with HF. Medicare beneficiaries aged ≥65 years were used to assess 30-day mortality. The prevalence of 0, 1, 2, and ≥3 noncardiovascular comorbidities was 18%, 30%, 27%, 25%, respectively. From 2005 to 2014, there was a decline in patients with 0 noncardiovascular comorbidities (22%–16%; P <0.0001) and an increase in patients with ≥3 noncardiovascular comorbidities (18%–29%; P <0.0001). Among Medicare beneficiaries, there was an increased 30-day adjusted mortality risk among patients with 1 noncardiovascular comorbidity (hazard ratio, 1.16; 95% confidence interval, 1.09–1.24; P <0.0001), 2 noncardiovascular comorbidities (hazard ratio, 1.34; 95% confidence interval, 1.25–1.44; P <0.0001), and ≥3 noncardiovascular comorbidities (hazard ratio, 1.63; 95% confidence interval, 1.51–1.75; P <0.0001). Similar trends were seen for in-hospital mortality. Conclusions: Patients admitted in hospital for HF have an increasing number of noncardiovascular comorbidities over time, which are associated with worse outcomes. Strategies addressing the growing burden of noncardiovascular comorbidities may represent an avenue to improve outcomes and should be included in the delivery of in-hospital HF care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».