Predictors of mortality, strategies to reduce readmission, and economic impact of acute decompensated heart failure: Results of the Vellore Heart Failure Registry
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Heart failure is a global problem that is increasing in prevalence. We undertook the initiative to compile the Vellore Heart Failure Registry (VHFR) to assess the clinical profile, mortality, risk factors and economic burden of heart failure by conducting a prospective, observational, hospital-based cohort study in Vellore, Tamil Nadu. METHODS AND RESULTS: This study was a prospective observational cohort study conducted at the Christian Medical College and Hospital, Vellore, between January 2014 and December 2016. A total of 572 patients who satisfied the Boston criteria for "definite heart failure" were included and the primary outcome was all-cause mortality. The median duration of hospital stay was eight days and the in-hospital, one, three and six month mortalities were 13.25%, 27.3%, 32.53% and 38.15%, respectively. The median duration of survival was 921 days. Readmission for heart failure constituted 42%, and the most common cause of decompensation was an infection(31.5%). The presence of cyanosis at admission, history of previous stroke or transient ischemic attack, and American College of Cardiology (ACC)/American Heart Association (AHA) stage D at the time of discharge were independently associated with mortality at six months. The median total direct cost of admission was INR 84,881.00 ($ 1232.34) CONCLUSION: The VHFR cohort had younger, more diabetic, and fewer hypertensive subjects than most cohorts. Admission for heart failure is a catastrophic health expenditure. Attempts should be made to ensure a reduction in readmission rates by targeting goal-directed therapy. As the most common cause of acute decompensation is pneumonia, vaccinating all patients before discharge may also help in this regard.
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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) | 0,001 | 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 ».