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Enregistrement W3100857205 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.15017

Abstract 15017: Early Post-discharge Follow-up Delay After Hospitalization for Heart Failure With Preserved Ejection Fraction Reduces Readmission for Heart Failure in the Following Year

2020· article· en· W3100857205 sur OpenAlexaff
Patrick Prud’Homme, Laurence Pusca, Roxanne Coderre, Tétrault-Langlois Marianne, Hugo Lortie, Michel Nguyen, Serge Lepage

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionConfoundingCardiologyInternal medicineAcute decompensated heart failureHeart failure with preserved ejection fractionLogistic regressionOdds ratioPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Early physician follow-up after hospital discharge for acute decompensated heart failure (ADHF) is recommended by the AHA to prevent early hospital readmission. This recommendation has not been specifically evaluated for heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Hypothesis: Earlier follow-up should lead to decrease in readmissions for ADHF in the HFpEF population even when adjusting for confounding factors. Methods: Consecutive ADHF hospitalisation that occurred inclusively between 2015 and 2018 were reviewed. Main inclusion criterion was left ventricular ejection fraction ≥45%. The major exclusion criteria were: severe valvulopathy, hypertrophic cardiomyopathy, acute coronary syndrome 3 months before hospitalisation, chronic kidney failure (eGFR <30 ml/min), severe chronic respiratory disease and death before discharge. Follow-up delay after discharge was dichotomized (early vs late/no follow up) by using the median delay. Main outcome was hospital readmission in the year following discharge. Multivariate logistic regression was performed for main outcome according to follow-up delay and adjusted for age, sex, medication at discharge and major comorbid conditions. Results: A total of 163 heart failure readmission (37% of patients) occurred in 438 patients in the year following the first hospitalisation. Median readmission delay was of 62 days. Median dedicated follow-up delay was 30 days and was arranged in 68% of cases. After adjusting for confounding variables, early follow-up was significantly associated with fewer readmission (adjusted odds ratio 0.57, 95% CI; 0.34-0.97). Conclusions: Early dedicated follow-up after discharge for HFpEF was associated with fewer readmission over the year following discharge even when adjusting for major confounding variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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