Heart Failure Readmission in Patients With ST-Segment Elevation Myocardial Infarction and Active Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although numerous studies have examined readmission with heart failure (HF) after acute myocardial infarction (AMI), limited data are available on HF readmission in cancer patients post-AMI. Objectives: This study aimed to assess the rates and factors associated with HF readmission in cancer patients presenting with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI). Methods: A nationally linked cohort of STEMI patients between January 2005 and March 2019 were obtained from the UK Myocardial Infarction National Audit Project registry and the UK national Hospital Episode Statistics Admitted Patient Care registry. Multivariable Fine-Gray competing risk models were used to evaluate HF readmission at 30 days and 1 year. Results: < 0.001) and percutaneous coronary intervention (58.4% vs. 69.5%). There was a significant prescription gap in the administration of post-AMI medications upon discharge such as an angiotensin-converting enzyme inhibitor/angiotensin receptor blocker (49.5% vs 71.1%) and beta-blockers (58.4% vs 68.0%) in cancer patients. The cancer group had a higher rate of HF readmission at 30 days (3.2% vs 2.3%) and 1 year (9.4% vs 7.3%). However, after adjustment, cancer was not independently associated with HF readmission at 30 days (subdistribution HR: 1.05; 95% CI: 0.86-1.28) or 1 year (subdistribution HR: 1.03; 95% CI: 0.92-1.16). The opportunity-based quality indicator was associated with higher rates of HF readmission independent of cancer diagnosis. Conclusions: Cancer patients receive care that differs in important ways from patients without cancer. Greater implementation of evidence-based care may reduce HF readmissions, including in cancer patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».