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Enregistrement W2908727577 · doi:10.1161/circulationaha.118.035509

Prospective Validation of the Emergency Heart Failure Mortality Risk Grade for Acute Heart Failure

2019· article· en· W2908727577 sur OpenAlexafffund
Douglas S. Lee, Jacques Lee, Michael J. Schull, Bjug Borgundvaag, Marcia L. Edmonds, Maria Ivankovic, Shelley McLeod, Jonathan Dreyer, Sam Sabbah, Phillip D. Levy, Tara O’Neill, Alice Chong, Thérèse A. Stukel, Peter C. Austin, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensTD Bank GroupTrillium Health CentreSt. Michael's HospitalWestern UniversitySchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteSunnybrook Health Science CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineHeart failureEmergency departmentProspective cohort studyRisk stratificationEmergency medicineInternal medicineRisk of mortalityMortality rateFramingham Risk ScoreDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Improved risk stratification of acute heart failure in the emergency department may inform physicians' decisions regarding patient admission or early discharge disposition. We aimed to validate the previously-derived Emergency Heart failure Mortality Risk Grade for 7-day (EHMRG7) and 30-day (EHMRG30-ST) mortality. METHODS: We conducted a multicenter, prospective validation study of patients with acute heart failure at 9 hospitals. We surveyed physicians for their estimates of 7-day mortality risk, obtained for each patient before knowledge of the model predictions, and compared these with EHMRG7 for discrimination and net reclassification improvement. We also prospectively examined discrimination of the EHMRG30-ST model, which incorporates all components of EHMRG7 as well as the presence of ST-depression on the 12-lead ECG. RESULTS: We recruited 1983 patients seeking emergency department care for acute heart failure. Mortality rates at 7 days in the 5 risk groups (very low, low, intermediate, high, and very high risk) were 0%, 0%, 0.6%, 1.9%, and 3.9%, respectively. At 30 days, the corresponding mortality rates were 0%, 1.9%, 3.9%, 5.9%, and 14.3%. Compared with physician-estimated risk of 7-day mortality (PER7; c-statistic, 0.71; 95% CI, 0.64-0.78) there was improved discrimination with EHMRG7 (c-statistic, 0.81; 95% CI, 0.75-0.87; P=0.022 versus PER7) and with EHMRG7 combined with physicians' estimates (c-statistic, 0.82; 95% CI, 0.76-0.88; P=0.003 versus PER7). Model discrimination increased nonsignificantly by 0.014 (95% CI, -0.009-0.037) when physicians' estimates combined with EHMRG7 were compared with EHMRG7 alone ( P=0.242). The c-statistic for EHMRG30-ST alone was 0.77 (95% CI, 0.73-0.81) and 30-day model discrimination increased nonsignificantly by addition of physician-estimated risk to 0.78 (95% CI, 0.73-0.82; P=0.187). Net reclassification improvement with EHMRG7 was 0.763 (95% CI, 0.465-1.062) when assessed continuously and 0.820 (0.560-1.080) using risk categories compared with PER7. CONCLUSIONS: A clinical model allowing simultaneous prediction of mortality at both 7 and 30 days identified acute heart failure patients with a low risk of events. Compared with physicians' estimates, our multivariable model was better able to predict 7-day mortality and may guide clinical decisions. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT02634762.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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