The LENT Index Predicts 30 Day Outcomes Following Hospitalization for Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The LE index (Length of hospitalization plus number of Emergent visits ≤6 months) predicts 30 day all-cause readmission or death following hospitalization for heart failure (HF). We combined N-terminal pro-B type natriuretic peptide (NT-proBNP) levels with the LE index to derive and validate the LENT index for risk prediction at the point of care on the day of hospital discharge. METHODS AND RESULTS: In this prospective cohort sub-study of the Patient-centred Care Transitions in HF clinical trial, we used log-binomial regression models with LE index and either admission or discharge NT-proBNP as the predictors and 30 day composite all-cause readmission or death as the primary outcome. No other variables were added to the model. We used regression coefficients to derive the LENT index and bootstrapping analysis for internal validation. There were 772 patients (mean [SD] age 77.0 [12.4] years, 49.9% female). Each increment in the LE index was associated with a 25% increased risk of the primary outcome (RR 1.25, 95% CI 1.16-1.35; C-statistic 0.63). Adjusted for the LE index, every 10-fold increase in admission and discharge NT-proBNP was associated with a 48% (RR 1.48; 95% CI 1.10, 1.99; C-statistic 0.64; net reclassification index [NRI] 0.19) and 56% (RR 1.56; 95% CI 1.08, 2.25; C-statistic 0.64; NRI 0.21) increased risk of the primary outcome, respectively. The predicted probability of the primary outcome increased to a similar extent with incremental LENT, regardless of whether admission or discharge NT-proBNP level was used. CONCLUSIONS: The point-of-care LENT index predicts 30 day composite all-cause readmission or death among patients hospitalized with HF, with improved risk reclassification compared with the LE index. The performance of this simple, 3-variable index - without adjustment for comorbidities - is comparable to complex risk prediction models in HF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».