Abstract 18407: Identifying Patients With Acute Heart Failure who Require a Critical Care Admission: ASCEND-HF Insights
Notice bibliographique
Résumé
Background: The benefit of critical care unit (CCU) admission in acute heart failure (AHF) remains unclear. The risk factors for in-hospital events best managed in a CCU including the need for CCU restricted therapies (including invasive and non-invasive mechanical ventilation, mechanical circulatory support devices, and intravenous vasopressors or vasodilators) have not yet been formulated. The purpose of this study was to develop a clinical prediction model for adverse outcomes or CCU restricted therapies in patients with AHF. Methods: Using data from the ASCEND-HF trial, patients with AHF who did not require critical care related therapies within the preceding 12 hours of randomization were selected. The primary outcome was an in-hospital composite of the requirement of CCU specific therapies, death, myocardial infarction, cardiogenic shock, resuscitated sudden cardiac death, or ventricular arrhythmias requiring intervention. Model discrimination and calibration were evaluated using the c-index and the Hosmer-Lemeshow test, respectively. Results: The study cohort included 4772 patients and the primary composite outcome occurred in 547 (11.5%) patients. A total of 11 variables were independent predictors of the primary composite outcome as follows (Figure): chronic respiratory disease, prior ACE inhibitor, angiotensin receptor blocker or aldosterone antagonist use, Asian race, body mass index, diastolic blood pressure, respiratory rate, resting dyspnea, hemoglobin, sodium, and blood urea nitrogen. The simplified clinical prediction model demonstrated modest discrimination (c-index= 0.66) and good calibration (Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit=7.017, p=0.535). Conclusions: In an international dataset of patients with AHF, we derived a clinical prediction describing patients who are likely to need a CCU. This model may be useful as a triage tool to identify patients with AHF who may benefit from admission to a higher acuity CCU.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».