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Enregistrement W4396898362 · doi:10.1002/ejhf.3234

Frailty According to the 2019 HFA-ESC Definition in Patients at Risk for Advanced Heart Failure: Insights from the HELP-HF Registry

2024· article· en· W4396898362 sur OpenAlexaff
Alessandro Villaschi, Mauro Chiarito, Matteo Pagnesi, Davide Stolfo, Luca Baldetti, Carlo Lombardi, Marianna Adamo, Ferdinando Loiacono, Antonio Maria Sammartino, Giada Colombo, Daniela Tomasoni, Riccardo M. Inciardi, Marta Maccallini, Gaia Gasparini, Marco Montella, Stefano Contessi, Daniele Cocianni, Maria Perotto, G Barone, Marco Merlo, Cristiana Vitale, Giuseppe Massimo Claudio Rosano, Alberto Cappelletti, Gianfranco Sinagra, Marco Metra, Daniela Pini

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioConfidence intervalInternal medicineCohortCardiologyCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Frailty is highly prevalent in patients with heart failure (HF), but a concordant definition of this condition is lacking. The Heart Failure Association of the European Society of Cardiology (HFA-ESC) proposed in 2019 a new multi-domain definition of frailty, but it has never been validated. METHODS AND RESULTS: Patients from the HELP-HF registry were stratified according to the number of HFA-ESC frailty domains fulfilled and to the cumulative deficits frailty index (FI) quintiles. Prevalence of frailty and of each domain was reported, as well as the rate of the composite of all-cause death and HF hospitalization, its single components, and cardiovascular death in each group and quintile. Among 854 included patients, 37 (4.3%), 206 (24.1%), 365 (42.8%), 217 (25.4%), and 29 (3.4%) patients fulfilled zero, one, two, three, or four domains, respectively, while 179 patients had a FI < 0.21 and were considered not frail. The 1-year risk of adverse events increased proportionally to the number of domains fulfilled (for each criterion increase, all-cause death or HF hospitalization: hazard ratio [HR] 1.43, 95% confidence interval [CI] 1.27-1.62; all-cause death: HR 1.72, 95% CI 1.46-2.02, HF hospitalizations: subHR 1.21, 95% CI 1.04-1.31; cardiovascular death: HR 1.77, 95% CI 1.45-2.15). Consistent results were found stratifying the cohort for FI quintiles. The FI as a continuous variable demonstrated higher discriminative ability than the number of domains fulfilled (area under the curve = 0.68 vs. 0.64, p = 0.004). CONCLUSION: Frailty in patients at risk for advanced HF, assessed via a multi-domain approach and the FI, is highly prevalent and identifies those at increased risk of adverse events. The FI was found to be slightly more effective in identifying patients at increased risk of mortality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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