Substantial decline in hospital admissions for heart failure accompanied by increased community mortality during COVID-19 pandemic
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: We hypothesized that a decline in admissions with heart failure during COVID-19 pandemic would lead to a reciprocal rise in mortality for patients with heart failure in the community. METHODS AND RESULTS: We used National Heart Failure Audit data to identify 36 974 adults who had a hospital admission with a primary diagnosis of heart failure between February and May in either 2018, 2019, or 2020. Hospital admissions for heart failure in 2018/19 averaged 160/day but were much lower in 2020, reaching a nadir of 64/day on 27 March 2020 [incidence rate ratio (IRR): 0.40, 95% confidence interval (CI): 0.38-0.42]. The proportion discharged on guideline-recommended pharmacotherapies was similar in 2018/19 compared to the same period in 2020. Between 1 February-2020 and 31 May 2020, there was a 29% decrease in hospital deaths related to heart failure (IRR: 0.71, 95% CI: 0.67-0.75; estimated decline of 448 deaths), a 31% increase in heart failure deaths at home (IRR: 1.31, 95% CI: 1.24-1.39; estimated excess 539), and a 28% increase in heart failure deaths in care homes and hospices (IRR: 1.28, 95% CI: 1.18-1.40; estimated excess 189). All-cause, inpatient death was similar in the COVID-19 and pre-COVID-19 periods [odds ratio (OR): 1.02, 95% CI: 0.94-1.10]. After hospital discharge, 30-day mortality was higher in 2020 compared to 2018/19 (OR: 1.57, 95% CI: 1.38-1.78). CONCLUSION: Compared with the rolling daily average in 2018/19, there was a substantial decline in admissions for heart failure but an increase in deaths from heart failure in the community. Despite similar rates of prescription of guideline-recommended therapy, mortality 30 days from discharge was higher during the COVID-19 pandemic period.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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.
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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