Prospective Validation of the Emergency Heart Failure Mortality Risk Grade for Acute Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».