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Enregistrement W3084669060 · doi:10.1002/ehf2.12995

Age and Shock Severity Predict Mortality in Cardiac Intensive Care Unit Patients with and without Heart Failure

2020· article· en· W3084669060 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiogenic shockCoronary care unitIntensive care unitHeart failureInternal medicineMortality rateProportional hazards modelPopulationLogistic regressionCardiologyIntensive careShock (circulatory)Intensive care medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Age is an important risk factor for mortality among patients with cardiogenic shock and heart failure (HF). We sought to assess the extent to which age modified the performance of the Society for Cardiovascular Angiography and Interventions (SCAI) shock stage for in-hospital and 1 year mortality in cardiac intensive care unit (CICU) patients with and without HF. METHODS AND RESULTS: We retrospectively reviewed unique admissions to the Mayo Clinic CICU during 2007-2015 and stratified patients by age and SCAI shock stage. The association between age and in-hospital mortality was analysed using multivariable logistic regression, and 1 year mortality was analysed using Cox proportional hazards analysis, both in the entire cohort and among patients with an admission diagnosis of HF or acute coronary syndrome (ACS). The final study population included 10 004 unique patients with a mean age of 67 ± 15 years, including 46.1% with HF and 43.1% with ACS. Older patients more frequently had HF and had more extensive co-morbidities, higher illness severity, more organ failure, and differential use of critical care therapies. The percentage of patients with SCAI shock stages A, B, C, D, and E were 46%, 30%, 16%, 7%, and 1%, respectively. Patients with HF were older, had greater severity of illness and higher SCAI shock stage, and had higher rates of death at all time points. In-hospital mortality occurred in 908 (9%) patients, including 549 (12%) patients with HF (61% of all hospital deaths). Age was independently associated with hospital mortality (adjusted odds ratio per 10 years 1.3, 95% confidence interval 1.2-1.4, P < 0.001) and 1 year mortality (adjusted hazard ratio per 10 years 1.2, 95% confidence interval 1.2-1.3, P < 0.001) in the overall cohort. The associations of age with both hospital mortality (adjusted odds ratio 1.6 vs. 1.3 per 10 years older) and 1 year mortality (adjusted hazard ratio 1.5 vs. 1.3 per 10 years older) were higher for patients with ACS compared with patients with HF. Older age was associated with higher adjusted hospital mortality and 1 year mortality in each SCAI shock stage (all P < 0.05). Additive increases in both hospital mortality and 1 year mortality were observed with increasing age and SCAI shock stage. CONCLUSIONS: Age is an independent risk factor for mortality that modifies the relationship between the SCAI shock stage and mortality risk in CICU patients, providing robust risk stratification for in-hospital and 1 year mortality. Although patients with HF had a higher risk of dying, age was more strongly associated with mortality among patients with ACS.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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