Long-Term Clinical Outcomes and Healthcare Resource Utilization in Male and Female Patients Following Hospitalization for Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Heart failure (HF) is a leading cause of hospitalization, and sex differences in care have been described. We assessed sex-specific clinical outcomes and healthcare resource utilization following hospitalization for HF. METHODS AND RESULTS: This was an exploratory analysis of patients hospitalized for HF across 10 Canadian hospitals in the Patient-Centered Care Transitions in HF (PACT-HF) cluster-randomized trial. The primary outcome was all-cause mortality. Secondary outcomes included all-cause readmissions, HF readmissions, emergency department (ED) visits, and healthcare resource utilization. Outcomes were obtained via linkages with administrative datasets. Among 4441 patients discharged alive, 50.7% were female. By 5 years, 63.6% and 65.5% of male and female patients, respectively, had died (p = 0.19); 85.4% and 84.4%, respectively, were readmitted (p = 0.35); and 72.2% and 70.9%, respectively, received ED care without hospitalization (p = 0.34). There were no sex differences in mean [SD] number of all-cause readmissions (males, 2.8 [7.8] and females, 3.0 [8.4], p = 0.54), HF readmissions (males, 0.9 [3.6] and females, 0.9 [4.5], p = 0.80), or ED visits (males, 1.8 [11.3] and females, 1.5 [6.0], p = 0.24) per person. There were no sex differences in mean [SD] annual direct healthcare cost per patient (males, $80 334 [116 762] versus females, $81 010 [112 625], p = 0.90), but males received more specialist, multidisciplinary HF clinic, haemodialysis, and day surgical care, and females received more home visits, continuing/convalescent care, and long-term care. Annualized clinical events were highest in first year following index discharge in both males and females. CONCLUSIONS: Among people discharged alive after hospitalization for HF, there were no sex differences in total and annual deaths, readmissions, and ED visits, or in total direct healthcare costs. Despite similar risk profiles, males received relatively more specialist care and day surgical procedures, and females received more supportive care. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02112227.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».