Guideline-Referral Criteria and Risk Profiles of Outpatients Referred to a Specialised Heart Failure Clinic
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2><h3>Background</h3> Specialised heart failure (HF) care improves outcomes for patients with HF. To understand the risk profiles of HF outpatients referred to a specialised clinic, we evaluated referral reasons, predicted risk, and the presence of guideline-recommended referral criteria at a large specialised HF clinic. <h3>Methods</h3> We conducted a cross-sectional study including outpatients with HF (≥ 18 years old) referred from November 2021 to November 2022. We calculated 1-year predicted mortality with the use of the Seattle Heart Failure Model (SHFM) and the I-NEED-HELP referral criteria. We compared median SHFM-predicted mortality with referral reasons and the I-NEED-HELP criteria by means of Kruskal-Wallis, Wilcoxon rank-sum, chi-square, and Fisher exact tests. <h3>Results</h3> Among 245 consecutive HF outpatients included, median SHFM-predicted 1-year mortality was 4% (interquartile range [IQR] 2%-8%). Reasons for referral included evaluation for advanced therapies (29%), medication optimisation (23%), diagnostic evaluation (19%), post-hospitalisation/emergency department visit (14%), ongoing HF management (12%), patient request (2%), and transition to adult care (1%). The median SHFM-predicted 1-year mortality did not differ significantly by referral reason (<i>P</i> = 0.11) but differed significantly among patients meeting any (5%, IQR 3%-9%) vs no (3%, IQR 2%-5%) I-NEED-HELP criteria (<i>P</i> < 0.001). Across referral reasons, the presence of any I-NEED-HELP criteria differed significantly (<i>P</i> < 0.001); most patients referred for advanced therapies evaluation (96%) and diagnostic evaluation (94%) met at least 1 criterion. <h3>Conclusions</h3> Patients referred to a specialised HF clinic have a wide risk range. The difference in predicted mortality among patients meeting any vs no I-NEED-HELP criteria appears clinically insignificant. Incorporating model-predicted risk at the time of referral can guide triage and patient prioritisation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».