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Enregistrement W3159134391 · doi:10.1161/circulationaha.120.050850

Health-Related Quality of Life and Mortality in Heart Failure: The Global Congestive Heart Failure Study of 23 000 Patients From 40 Countries

2021· article· en· W3159134391 sur OpenAlex
Isabelle Johansson, Philip Joseph, Kumar Balasubramanian, John J.V. McMurray, Lars H. Lund, Justin A. Ezekowitz, Deepak Kamath, Khalid F. AlHabib, Antoni Bayés‐Genís, Andrzej Budaj, Antonio L. Dans, Anastase Dzudié, Jefferey L. Probstfield, Keith A.A. Fox, Kamilu M. Karaye, Abel Makubi, Bianca Fukakusa, Koon Teo, Ahmet Temizhan, Thomas Wittlinger, Aldo P. Maggioni, Fernando Laņas, Patricio López‐Jaramillo, José Silva‐Cardoso, Karen Sliwa, Hisham Dokainish, Alex Grinvalds, Tara McCready, Salim Yusuf

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionHazard ratioInternal medicineQuality of life (healthcare)Proportional hazards modelHealth related quality of lifeCardiologyConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Poor health-related quality of life (HRQL) is common in heart failure (HF), but there are few data on HRQL in HF and the association between HRQL and mortality outside Western countries. Methods: We used the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire–12 (KCCQ-12) to record HRQL in 23 291 patients with HF from 40 countries in 8 different world regions in the G-CHF study (Global Congestive Heart Failure). We compared standardized KCCQ-12 summary scores (adjusted for age, sex, and markers of HF severity) among regions (scores range from 0 to 100, with higher score indicating better HRQL). We used multivariable Cox regression with adjustment for 15 variables to assess the association between KCCQ-12 summary scores and the composite of all-cause death, HF hospitalization, and each component over a median follow-up of 1.6 years. Results: The mean age of participants was 65 years; 61% were men; 40% had New York Heart Association class III or IV symptoms; and 46% had left ventricular ejection fraction ≥40%. Average HRQL differed between regions (lowest in Africa [mean± SE, 39.5±0.3], highest in Western Europe [62.5±0.4]). There were 4460 (19%) deaths, 3885 (17%) HF hospitalizations, and 6949 (30%) instances of either event. Lower KCCQ-12 summary score was associated with higher risk of all outcomes; the adjusted hazard ratio (HR) for each 10-unit KCCQ-12 summary score decrement was 1.18 (95% CI, 1.17–1.20) for death. Although this association was observed in all regions, it was less marked in South Asia, South America, and Africa (weakest association in South Asia: HR, 1.08 [95% CI, 1.03–1.14]; strongest association in Eastern Europe: HR, 1.31 [95% CI, 1.21–1.42]; interaction P <0.0001). Lower HRQL predicted death in patients with New York Heart Association class I or II and III or IV symptoms (HR, 1.17 [95% CI, 1.14–1.19] and HR, 1.14 [95% CI, 1.12–1.17]; interaction P =0.13) and was a stronger predictor for the composite outcome in New York Heart Association class I or II versus class III or IV (HR 1.15 [95% CI, 1.13–1.17] versus 1.09 [95% CI, [1.07–1.11]; interaction P <0.0001). HR for death was greater in ejection fraction ≥40 versus <40% (HR, 1.23 [95% CI, 1.20–1.26] and HR, 1.15 [95% CI, 1.13–1.17]; interaction P <0.0001). Conclusion: HRQL is a strong and independent predictor of all-cause death and HF hospitalization across all geographic regions, in mildly and severe symptomatic HF, and among patients with preserved and reduced ejection fraction. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT03078166.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,283 · 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