Detailed Assessment of the “I Need Help” Criteria in Patients With Heart Failure: Insights From the HELP-HF Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The "I Need Help" markers have been proposed to identify patients with advanced heart failure (HF). We evaluated the prognostic impact of these markers on clinical outcomes in a real-world, contemporary, multicenter HF population. METHODS: We included consecutive patients with HF and at least 1 high-risk "I Need Help" marker from 4 centers. The impact of the cumulative number of "I Need Help" criteria and that of each individual "I Need Help" criterion was evaluated. The primary end point was the composite of all-cause mortality or first HF hospitalization. RESULTS: <0.001), and patients with >5 criteria had the worst prognosis. Need of inotropes, persistently high New York Heart Association classes III and IV or natriuretic peptides, end-organ dysfunction, >1 HF hospitalization in the last year, persisting fluid overload or escalating diuretics, and low blood pressure were the individual criteria independently associated with a higher risk of the primary end point. CONCLUSIONS: In our HF population, a higher number of "I Need Help" criteria was associated with a worse prognosis. The individual criteria with an independent impact on mortality or HF hospitalization were need of inotropes, New York Heart Association class or natriuretic peptides, end-organ dysfunction, multiple HF hospitalizations, persisting edema or escalating diuretics, and low blood pressure.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».