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Enregistrement W3022384237 · doi:10.1002/ejhf.1832

The Prevalence and Importance of Frailty in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction – An Analysis of PARADIGM-HF and ATMOSPHERE

2020· article· en· W3022384237 sur OpenAlexaff
Pooja Dewan, Alice M. Jackson, Pardeep S. Jhund, Li Shen, João Pedro Ferreira, Mark C. Petrie, William T. Abraham, Akshay S. Desai, Kenneth Dickstein, Lars Køber, Milton Packer, Jean L. Rouleau, Scott D. Solomon, Karl Swedberg, Michael R. Zile, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioEjection fractionDecompensationInternal medicineCardiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Frailty, characterized by loss of homeostatic reserves and increased vulnerability to physiological decompensation, results from an aggregation of insults across multiple organ systems. Frailty can be quantified by counting the number of 'health deficits' across a range of domains. We assessed the frequency of, and outcomes related to, frailty in patients with heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF). METHODS AND RESULTS: Using a cumulative deficits approach, we constructed a 42-item frailty index (FI) and applied it to identify frail patients enrolled in two HFrEF trials (PARADIGM-HF and ATMOSPHERE). In keeping with previous studies, patients with FI ≤0.210 were classified as non-frail and those with higher scores were divided into two categories using score increments of 0.100. Clinical outcomes were examined, adjusting for prognostic variables. Among 13 625 participants, mean (± standard deviation) FI was 0.250 (0.10) and 8383 patients (63%) were frail (FI >0.210). The frailest patients were older and had more symptoms and signs of heart failure. Women were frailer than men. All outcomes were worse in the frailest, with high rates of all-cause death or all-cause hospitalization: 40.7 (39.1-42.4) vs. 22.1 (21.2-23.0) per 100 person-years in the non-frail; adjusted hazard ratio 1.63 (1.53-1.75) (P < 0.001). The rate of all-cause hospitalizations, taking account of recurrences, was 61.5 (59.8-63.1) vs. 31.2 (30.3-32.2) per 100 person-years (incidence rate ratio 1.76; 1.62-1.90; P < 0.001). CONCLUSION: Frailty is highly prevalent in HFrEF and associated with greater deterioration in quality of life and higher risk of hospitalization and death. Strategies to prevent and treat frailty are needed in HFrEF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations144
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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