Mortality Risk Prediction in Elderly Patients with Cardiogenic Shock: Results from the CardShock Study
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
AIMS: This study aimed to assess the utility of contemporary clinical risk scores and explore the ability of two biomarkers [growth differentiation factor-15 (GDF-15) and soluble ST2 (sST2)] to improve risk prediction in elderly patients with cardiogenic shock. METHODS AND RESULTS: Patients (n = 219) from the multicentre CardShock study were grouped according to age (elderly ≥75 years and younger). Characteristics, management, and outcome between the groups were compared. The ability of the CardShock risk score and the IABP-SHOCK II score to predict in-hospital mortality and the additional value of GDF-15 and sST2 to improve risk prediction in the elderly was evaluated. The elderly constituted 26% of the patients (n = 56), with a higher proportion of women (41% vs. 21%, P < 0.05) and more co-morbidities compared with the younger. The primary aetiology of shock in the elderly was acute coronary syndrome (84%), with high rates of percutaneous coronary intervention (87%). Compared with the younger, the elderly had higher in-hospital mortality (46% vs. 33%; P = 0.08), but 1 year post-discharge survival was excellent in both age groups (90% in the elderly vs. 88% in the younger). In the elderly, the risk prediction models demonstrated an area under the curve of 0.75 for the CardShock risk score and 0.71 for the IABP-SHOCK II score. Incorporating GDF-15 and sST2 improved discrimination for both risk scores with areas under the curve ranging from 0.78 to 0.84. CONCLUSIONS: Elderly patients with cardiogenic shock have higher in-hospital mortality compared with the younger, but post-discharge outcomes are similar. Contemporary risk scores proved useful for early mortality risk prediction also in the elderly, and risk stratification could be further improved with biomarkers such as GDF-15 or sST2.
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 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 | 0,001 |
| 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