The ‘Surprise question’ in heart failure: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Surprise Question (SQ) is a prognostic screening tool used to identify patients with limited life expectancy. We assessed the SQ's performance predicting 1-year mortality among patients in ambulatory heart failure (HF) clinics. We determined that the SQ's performance changes according to sex and other demographic (age) and clinical characteristics, mainly left ventricular ejection fraction (LVEF) and the New York Heart Association (NYHA) functional classifications. METHODS: We conducted a prospective cohort study in two HF clinics. To assess the performance of the SQ in predicting 1-year mortality, we calculated the sensitivity, specificity, positive and negative likelihood ratios, and the positive and negative predictive values. To illustrate if the results of the SQ changes the probability that a patient dies within 1 year, we created Fagan's nomograms. We report the results from the overall sample and for subgroups according to sex, age, LVEF and NYHA functional class. RESULTS: We observed that the SQ showed a sensitivity of 85% identifying ambulatory patients with HF who are in the last year of life. We determined that the SQ's performance predicting 1-year mortality was similar among women and men. The SQ performed better for patients aged under 70 years, for patients with reduced or mildly reduced ejection fraction, and for patients NYHA class III/IV. CONCLUSIONS: We consider the tool an easy and fast first step to identify patients with HF who might benefit from an advance care planning discussion or a referral to palliative care due to limited life expectancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».