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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».