Physical Function, Frailty, Cognition, Depression, and Quality of Life in Hospitalized Adults ≥60 Years With Acute Decompensated Heart Failure With Preserved Versus Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older hospitalized acute decompensated heart failure (HF) patients have persistently poor outcomes and delayed recovery regardless of ejection fraction (EF). We hypothesized that impairments in physical function, frailty, cognition, mood, and quality of life (QoL) potentially contributing to poor clinical outcomes would be similarly severe in acute decompensated HF patients ≥60 years of age with preserved versus reduced EF (HFpEF and HFrEF). METHODS AND RESULTS: In 202 consecutive older (≥60 years) hospitalized acute decompensated HF patients in a multicenter trial, we prospectively performed at baseline: short physical performance battery, 6-minute walk distance, frailty assessment, Geriatric Depression Scale, Montreal Cognitive Assessment, and QoL assessments. Older acute decompensated HFpEF (EF ≥45%, n=96) and HFrEF (EF <45%, n=106) patients had similar impairments in all physical function measures (short physical performance battery [5.9±0.3 versus 6.2±0.2]; 6-minute walk distance [184±10 versus 186±9 m]; and gait speed [0.60±0.02 versus 0.61±0.02 m/s]) and rates of frailty (55% versus 52%; P=0.70) and cognitive impairment (77% versus 81%; P=0.56) when adjusted for differences in sex, body mass index, and comorbidities. However, depression and QoL were consistently worse in HFpEF versus HFrEF. Depression was usually unrecognized clinically with 38% having Geriatric Depression Scale ≥5 and no documented history of depression. CONCLUSIONS: Patients ≥60 years hospitalized with acute decompensated HF patients have broad, marked impairments in physical function and high rates of frailty and impaired cognition: these impairments are similar in HFpEF versus HFrEF. Further, depression was common and QoL was reduced, and both were worse in HFpEF than HFrEF. Depression was usually unrecognized clinically. These findings suggest opportunities for novel interventions to improve these important patient-centered outcomes. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT02196038.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».