Hospitalization for Acute Heart Failure During Non-Working Hours Impacts on Long-Term Mortality: The REPORT-HF Registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Hospital admission during nighttime and off hours may affect the outcome of patients with various cardiovascular conditions due to suboptimal resources and personnel availability, but data for acute heart failure remain controversial. Therefore, we studied outcomes of acute heart failure patients according to their time of admission from the global International Registry to assess medical practice with lOngitudinal obseRvation for Treatment of Heart Failure. METHODS AND RESULTS: Overall, 18 553 acute heart failure patients were divided according to time of admission into 'morning' (7:00-14:59), 'evening' (15:00-22:59), and 'night' (23:00-06:59) shift groups. Patients were also dichotomized to admission during 'working hours' (9:00-16:59 during standard working days) and 'non-working hours' (any other time). Clinical characteristics, treatments, and outcomes were compared across groups. The hospital length of stay was longer for morning (odds ratio: 1.08; 95% confidence interval: 1.06-1.10, P < 0.001) and evening shift (odds ratio: 1.10; 95% confidence interval: 1.07-1.12, P < 0.001) as compared with night shift. The length of stay was also longer for working vs. non-working hours (odds ratio: 1.03; 95% confidence interval: 1.02-1.05, P < 0.001). There were no significant differences in in-hospital mortality among the groups. Admission during working hours, compared with non-working hours, was associated with significantly lower mortality at 1 year (hazard ratio: 0.88; 95% confidence interval: 0.80-0.96, P = 0.003). CONCLUSIONS: Acute heart failure patients admitted during the night shift and non-working hours had shorter length of stay but similar in-hospital mortality. However, patients admitted during non-working hours were at a higher risk for 1 year mortality. These findings may have implications for the health policies and heart failure trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».