Abstract 4142314: ECG predictors for readmission in patients with heart failure: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reducing heart failure (HF) readmission rates remains a global healthcare priority. Current strategies for preventing HF hospitalizations are limited by a lack of accurate predictive models to stratify readmission risk. Electrocardiograms (ECG) provide pertinent information and are broadly available as part of routine cardiac care. We conducted a meta-analysis to identify ECG predictors of readmission in patients with HF. Methods: PubMed, Embase, Cochrane Central and CINAHL were searched, from inception to December 2023. The search strategy was comprised of indexed terms and keywords related to HF, readmission , and electrocardiography. Two reviewers screened relevant studies and extracted data around study design, patient demographics and outcomes. Statistical analysis : Odds Ratio (OR) data and 95% confidence intervals (CI) were calculated on a logarithmic scale using inverse variance method. Pooled OR and 95% CIs were computed using a random-effects model. Results: Of the 409 articles screened, 21 were included for final review. 32,337 patients were analyzed across 8 retrospective studies, 10 prospective cohort studies, 2 registry trials and 1 post-hoc analysis of a randomized control trial. Outcome data were collected for 28 individual ECG variables, which were classified into 5 categories: conduction delay - defined as QRS >120ms (n=7), atrial fibrillation/flutter (n=6), sinus rhythm (n=3), heart rate (n=3), QT C interval (n=3) and QRS-T angle (n=2). Four remaining variables did not fit into these categories (1D). On pooled analysis, presence of atrial fibrillation/flutter [OR 1.54, 95% CI 1.22-1.95, p <0.01] and conduction delay [OR 1.13, 95% CI 1.05-1.22, p <0.01] were associated with higher readmission risk (1A, 1B). Presence of sinus rhythm was associated with lower readmission risk [OR 0.62, 95% CI 0.53-0.72, p <0.01] (1C). Pooled data for heart rate, QRS-T angle and QT C interval were not statistically significant. Conclusion: Presence of atrial fibrillation/flutter and conduction delay on ECG are associated with increased risk while sinus rhythm is associated with lower risk of HF readmission. These findings should be explored further to identify those with HF at risk of readmission.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».