P1538Low energy intake predicts readmission of elderly heart failure patients independently of nutritional status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malnutrition is frequently present and closely associated with poor clinical outcomes in elderly heart failure (HF) patients. Our previous study showed that low energy intake (EI) is associated with worse functional status in elderly HF inpatients after cardiac rehabilitation, but significance of EI in prediction of hospital readmission has not been elucidated fully. Purpose We examined whether low EI is a predictor of readmission for cardiac events in elderly HF patients. Methods We retrospectively retrieved data for 298 HF patients aged ≥65 years (median age of 77 years, interquartile range [IQR]: 71 - 82, female: 53%) who admitted to our institute for diagnosis and treatment of HF. Medical records were reviewed with regard to demography, medical history, comorbidities, medications, laboratory data, echocardiograms, functional status, nutritional status and total energy intake. Nutritional status was assessed using the Mini Nutritional Assessment Short Form (MNA-SF) and total EI per day were calculated at discharge by a registered dietitian and a trained physical therapist. The primary endpoint was readmission due to cardiovascular events including worsening HF, arrhythmia, angina pectoris and myocardial infarction during a 1-year follow-up period. Results The median period of follow-up was 235 days (IQR: 78–365 days). The 1-year readmission rate for cardiovascular events was 54.4%. The cutoff values of MNA-SF score and EI, calculated by ROC curve analysis to predict the primary endpoint, were 7 points (area under the curve [AUC]: 0.59, sensitivity: 0.65, specificity: 0.50) and 31.8 kcal/kg/day (AUC: 0.59, sensitivity: 0.83, specificity: 0.35), respectively. Patients with low MNF-SF score (≤7) or low EI (≤31.8 kcal/kg/day) had significantly higher readmission rate during a 1-year follow-up period than did the patients with high MNF-SF score or EI (MNA-SF: 60.7% vs. 45.6%, p<0.01, EI: 60.4% vs. 36.8%, p<0.01), respectively. When patients were classified into four groups using cutoff values of MNA-SF score and EI, 1-year readmission rate was significantly higher in patients with low EI than in those with high EI regardless of MNF-SF scores. In multivariate Cox proportional hazard analyses adjusted for known prognostic factors in addition to age and gender, hazard ratios (HR) were significantly higher in patients with high MNA-SF score and low EI (adjusted HR: 2.81, 95% confidential interval [CI]: 1.15 - 9.32, p=0.02) and low MNA-SF score (≤7) and low EI (adjusted HR: 4.16, 95% CI: 1.72 - 13.72, p<0.01) than those with high MNA-SF score and high EI. Kaplan-Meier curves of readmission rates Conclusions Low energy intake is a nutritional status-independent predictor of 1-year readmission rate in elderly HF patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».