The Degree of the Predischarge Pulmonary Congestion in Patients Hospitalized for Worsening Heart Failure Predicts Readmission and Mortality
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediction of readmission and death after hospitalization for heart failure (HF) is an unmet need. AIM: We evaluated the ability of clinical parameters, NT-proBNP level and noninvasive lung impedance (LI), to predict time to readmission (TTR) and time to death (TTD). METHODS AND RESULTS: The present study is a post hoc analysis of the IMPEDANCE-HF extended trial comprising 290 patients with LVEF ≤45% and New York Heart Association functional class II-IV, randomized 1:1 to LI-guided or conventional therapy. Of all patients, 206 were admitted 766 times for HF during a follow-up of 57 ± 39 months. The normal LI (NLI), representing the "dry" lung status, was calculated for each patient at study entry. The current degree of pulmonary congestion (PC) compared with its dry status was represented by ΔLIR = ([measured LI/NLI] - 1) × 100%. Twenty-six parameters recorded during HF admission were used to predict TTR and TTD. To determine the parameter which mainly impacted TTR and TTD, variables were standardized, and effect size (ES) was calculated. Multivariate analysis by the Andersen-Gill model demonstrated that ΔLIRadmission (ES = 0.72), ΔLIRdischarge (ES = -3.14), group assignment (ES = 0.2), maximal troponin during HF admission (ES = 0.19), LVEF related to admission (ES = -0.22) and arterial hypertension (ES = 0.12) are independent predictors of TTR (p < 0.01, χ2 = 1,206). Analysis of ES showed that residual PC assessed by ∆LIRdischarge was the most prominent predictor of TTR. One percent improvement in predischarge PC, assessed by ∆LIRdischarge, was associated with a likelihood of TTR increase by 14% (hazard ratio [HR] 1.14, 95% confidence interval [CI] 1.13-1.15, p < 0.01) and TTD increase by 8% (HR 1.08, 95% CI 1.07-1.09, p < 0.01). CONCLUSION: The degree of predischarge PC assessed by ∆LIR is the most dominant predictor of TTR and TTD.
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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 découle