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Enregistrement W4294344697 · doi:10.1111/jgs.18006

Severity of functional impairments by race and sex in older patients hospitalized with acute decompensated heart failure

2022· article· en· W4294344697 sur OpenAlexaboutno aff
Fan Ye, M. Benjamin Nelson, Alain G. Bertoni, Grace L. Ditzenberger, Pamela W. Duncan, Robert J. Mentz, Gordon R. Reeves, David J. Whellan, Haiying Chen, Bharathi Upadhya, Dalane W. Kitzman, Amy M. Pastva

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHeart failureDepression (economics)Quality of life (healthcare)ComorbidityMontreal Cognitive AssessmentEjection fractionInternal medicineAcute decompensated heart failurePhysical therapyGerontologyCognitive impairmentDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older patients hospitalized with acute decompensated heart failure (ADHF) have marked functional impairments, which may contribute to their delayed and incomplete recovery and persistently poor outcomes. However, whether impairment severity differs by race and sex is unknown. METHODS: REHAB-HF trial participants (≥60 years) were assessed just before discharge home from ADHF hospitalization. Physical function [Short Physical Performance Battery; 6-min walk distance (6MWD)], frailty (Fried criteria), cognition [Montreal Cognitive Assessment (MoCA)], quality-of-life [Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire, Short-Form-12, EuroQol-5D-5L], and depression [Geriatric Depression Scale (GDS)] were examined by race and sex. RESULTS: This prespecified subgroup cross-sectional analysis included 337 older adults (52% female, 50% Black). Black participants were on average younger than White participants (70.3 ± 7.2 vs. 74.7 ± 8.3 years). After age, body mass index, ejection fraction, comorbidity, and education adjustment, and impairments were similarly common and severe across groups except: Black male and Black and White female participants had more severely impaired walking function compared with White male participants [6MWD (m) 187 ± 12, 168 ± 9170 ± 11 vs. 239 ± 9, p < 0.001]; gait speed (m/s) (0.61 ± 0.03, 0.56 ± 0.02, 0.55 ± 0.02 vs. 0.69 ± 0.02, p < 0.001); White female participants had the highest frailty prevalence (72% vs. 47%-51%, p = 0.007); and Black participants had lower MoCA scores compared with White participants (20.9 ± 4.5 vs. 22.8 ± 3.9, p < 0.001). Depressive symptoms were common overall (43% GDS ≥5), yet underrecognized clinically (18%), especially in Black male participants compared with White male participants (7% vs. 20%). CONCLUSION: Among older patients hospitalized for ADHF, frailty and functional impairments with high potential to jeopardize patient HF self-management, safety, and independence were common and severe across all race and sex groups. Impairment severity was often worse in Black participant and female participant groups. Formal screening across frailty and functional domains may identify those who may require greater support and more tailored care to reduce the risk of adverse events and excess hospitalizations and death.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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