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Enregistrement W4280511979 · doi:10.1002/ejhf.2535

Factors associated with health‐related quality of life in heart failure in 23 000 patients from 40 countries: results of the <scp>G‐CHF</scp> research programme

2022· article· en· W4280511979 sur OpenAlexafffund
Isabelle Johansson, Kumar Balasubramanian, Shrikant I. Bangdiwala, Lisa Mielniczuk, Camilla Hage, Kelley R. Branch, Jun Zhu, Kristian Kragholm, Karen Sliwa, François Alla, Gerald Yonga, Ambuj Roy, Andrés Orlandini, Alex Grinvalds, Tara McCready, Nana Pogosova, Stefan Störk, John J.V. McMurray, David Conen, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaHamilton Health SciencesImpactMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesBayer CanadaStockholms Läns LandstingBayer
Mots-clésMedicineHeart failureConfidence intervalQuality of life (healthcare)ComorbidityInternal medicineHealth related quality of lifePhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims To examine clinical and social correlates of health‐related quality of life (HRQL) in patients with heart failure (HF) from high‐ (HIC), upper middle‐ (UMIC), lower middle‐ (LMIC) and low‐income (LIC) countries. Methods and results Between 2017 and 2020, 23 292 patients with HF (32% inpatients, 61% men) from 40 countries were enrolled in the Global Congestive Heart Failure study. HRQL was recorded at baseline using the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ)‐12. In a cross‐sectional analysis, we compared age‐ and sex‐adjusted mean KCCQ‐12 summary scores (SS: 0–100, higher = better) between patients from different country income levels. We used multivariable linear regression examining correlations (estimated coefficients) of KCCQ‐12‐SS with sociodemographic, comorbidity, treatment and symptom covariates. The adjusted model (37 covariates) was informed by univariable findings, clinical importance and backward selection. Mean age was 63 years and 40% of patients were in New York Heart Association (NYHA) class III–IV. Average HRQL was 55 SD 27. It was 62.5 (95% confidence interval [CI] 62.0–63.1) in HIC, 56.8 (56.1–57.4) in UMIC, 48.6 (48.0–49.3) in LMIC, and 38.5 (37.3–39.7) in LICs ( p < 0.0001). Strong correlates (estimated coefficient [95% CI]) of KCCQ‐12‐SS were NYHA class III versus class I/II (−12.1 [−12.8 to −11.4] and class IV versus class I/II (−16.5 [−17.7 to −15.3]), effort dyspnoea (−9.5 [−10.2 to −8.8]) and living in LIC versus HIC (−5.8 [−7.1 to −4.4]). Symptoms explained most of the KCCQ‐12‐SS variability (partial R 2 = 0.32 of total adjusted R 2 = 0.51), followed by sociodemographic factors (R 2 = 0.12). Results were consistent in populations across income levels. Conclusion The most important correlates of HRQL in HF patients relate to HF symptom severity, irrespective of country income level.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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