The Association Between Admission Heart Failure and In-Hospital Outcomes in ST-Elevation Myocardial Infarction Patients Undergoing Primary Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) study showed that admission HF is associated with longer hospital stay and higher mortality in ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients. No data are available on the effect of heart failure (HF) on the length of cardiac care unit (CCU) stay and in-hospital major adverse cardiac events (MACEs). The link between the severity of HF and the in-hospital prognosis is not established. Therefore, we aimed to investigate the unstudied outcomes in HF patients as well as to compare the outcomes across the spectrum of HF presentations. Methods: We studied 210 STEMI patients presenting to a single primary percutaneous coronary intervention (PPCI) center in a retrospective cohort pattern. We excluded those who received fibrinolysis, those who had chest pain for more than 24 h and those with previous stents and presenting with stent thrombosis. All the procedures followed the ethical standards of Alexandria University and the Helsinki Declaration. Results: STEMI patients with HF had significantly longer CCU stay (mean value of 3.6 vs. 2.87 days, P = 0.009), higher in-hospital MACE (55% vs. 4.7%, P < 0.001) and higher mortality (15% vs. 0.53%, P < 0.001). Multivariate logistic regression analysis revealed that HF is an independent predictor of in-hospital mortality (odds ratio (OR) = 9.11, 95% confidence interval (CI): 1.66 - 49.9, P = 0.01). The patients with severe HF on admission (Killip III and IV) tended to stay longer in the CCU (4.13 ± 1.89 days vs. 3.25 ± 1.54 days, P = 0.069) and the hospital (5.88 ± 3.09 vs. 4.42 ± 2.47 days, P = 0.077), compared to those with mild HF (Killip II). There was a tendency for a higher incidence of in-hospital MACE (75% vs. 33%, P = 0.068) and mortality (16.7% vs. 12.5%, P = 0.798) in the former group compared to the latter. The differences among HF subgroups did not reach the point of statistical significance though. Conclusions: The presence of HF on the admission of STEMI patients undergoing PPCI is associated with longer CCU stay, higher in-hospital MACE and mortality.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».