Abstract 9541: Comparing Patient Reported Outcomes and New York Heart Association Class Among Patients Hospitalized for Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: The New York Heart Association (NYHA) classification remains a cornerstone nomenclature for quantifying health status of patients with heart failure (HF). How this clinician-reported classification compares with patient-reported outcomes among patients hospitalized for HF is unclear. Methods: ASCEND-HF was a global randomized trial comparing nesiritide versus placebo among patients hospitalized for HF, irrespective of EF. Among patients with complete baseline data for NYHA class and the patient-reported EuroQOL-5 dimensions (EQ-5D), each scale was organized into 4 levels (NYHA Class I-IV; EQ-5D utility index [UI] 0.75-1.00, 0.50-0.74, 0.25-0.49, <0.25 and EQ-5D visual analogue scale [VAS] 75-100, 50-74, 25-49, <25). Levels of NYHA class and EQ-5D were then mapped to each other from “best” to “worst.” Minor and moderate-severe discordance were defined as NYHA class and EQ-5D differing by 1 level and ≥2 levels, respectively. Factors associated with moderate-severe discordance were then assessed via backwards selection multivariable regression. Results: Among 5,741 patients, concordance, minor and moderate-severe discordance between NYHA class and EQ-5D UI occurred in 22%, 40% and 38% of patients, respectively. For EQ-5D VAS, this categorization occurred in 29%, 48% and 23%. Discordance was more often due to worse NYHA class. Patients with moderate-severe discordance were more likely to have worse NYHA class and higher EQ-5D scores. NYHA Class IV, higher EQ-5D scores, race and geographic region were among multiple patient factors independently associated with moderate-severe discordance (Figure 1). Conclusions: In patients hospitalized for HF, the majority exhibited discordance between the clinician-reported NYHA class and patient-reported health status. Discordance was more often due to worse NYHA class. Multiple patient factors were independently associated with higher likelihood of moderate-severe discordance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».