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Enregistrement W3107115410 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.3139

Characteristics and health status of patients with and without confirmed HFpEF

2020· article· en· W3107115410 sur OpenAlexaboutno aff
Christi Deaton, Faye Forsyth, Jonathan Mant, Duncan Edwards, Richard Hobbs, Clare Taylor, Amir Aziz, Rebekah Schiff, Jessica Odone, Justin Zaman

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failure with preserved ejection fractionAtrial fibrillationHeart failureInternal medicineCohortCardiologyComorbidityQuality of life (healthcare)Physical therapyOverweightMontreal Cognitive AssessmentBody mass indexEjection fractionDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) are usually older and multi-morbid and diagnosis can be challenging. The aims of this cohort study were to confirm diagnosis of HFpEF in patients with possible HFpEF recruited from primary care, to compare characteristics and health status between those with and without HFpEF, and to determine factors associated with health status in patients with HFpEF. Methods Patients with presumed HFpEF were recruited from primary care practices and underwent clinical assessment and diagnostic evaluation as part of a longitudinal cohort study. Health status was measured by Montreal Cognitive Assessment (MOCA), 6-minute walk test, symptoms, and the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ), and quality of life (QoL) by EQ-5D-5L visual analogue scale (VAS). Results 151 patients (mean age 78.5±8.6 years, 40% women, mean EF 56% + 9.4) were recruited and 93 (61.6%) were confirmed HFpEF (those without HFpEF had other HF and cardiac diagnoses). Patients with and without HFpEF did not differ by age, MOCA, blood pressure, heart rate, NYHA class, proportion with atrial fibrillation, Charlson Comorbidity Index, or NT-ProBNP levels. Patients with HFpEF were more likely to be women, overweight or obese, frail, and to be more functionally impaired by 6 minute walk distance and gait speed than those without. Although not statistically significant, patients with HFpEF had clinically significant differences (>5 points) on the physical limitations, symptom burden and clinical summary subscales of the KCCQ, but did not differ by other subscales or by EQ-5D-5L VAS (70±17 vs 73±19, p=0.385). More patients with HFpEF reported daytime dyspnoea (63% vs 46%, p=0.035) and fatigue (81% vs 61%, p=0.008), but not other symptoms compared to those without HFpEF. For both groups BMI was moderately negatively correlated with KCCQ subscale scores, and 6 minute walk distance was positively correlated with KCCQ subscales. Conclusions Nearly 40% were not confirmed as HFpEF indicating the challenges of diagnosis. Patients with confirmed HFpEF differed by sex, overweight/obesity, frailty, functional impairment, and symptoms but not by age or comorbidities from those without HFpEF. These differences were reflected in some subscale scores of the KCCQ, but not how patients reported their quality of life on the KCCQ QoL subscale and EQ-5D-5L VAS. Older patients with HFpEF reported relatively high QoL despite poor health status by functional impairment, frailty and symptoms. Funding Acknowledgement Type of funding source: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): National Institute of Health Research School of Primary Care Research

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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