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.
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».