15-Year trends, predictors, and outcomes of heart failure hospitalization complicating first acute myocardial infarction in the modern percutaneous coronary intervention era
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Heart failure (HF) following acute myocardial infarction (AMI) is a global health concern, but data on risk factors associated with HF hospitalization post-AMI are limited. Methods and results: We analysed data from the Myocardial Ischaemia National Audit Project, including patients admitted with AMI from 1 January 2006 to 31 March 2019. Data linkage with Hospital Episode Statistics Admitted Patient Care and the Office for National Statistics facilitated a longitudinal analysis. High-risk patients were identified using dapagliflozin in patients without diabetes mellitus with acute myocardial infarction (DAPA-MI) and EMPAgliflozin on Hospitalization for Heart Failure and Mortality in Patients With aCuTe Myocardial Infarction (EMPACT-MI) criteria. We assessed clinical outcomes, adherence to European Society of Cardiology quality indicators, and predictors of HF-related hospitalizations. Out of 1 046 480 AMI patients, 9.1% overall, 17.2% in the DAPA-MI cohort, and 16.6% in the EMPACT-MI cohort experienced HF hospitalization within a year post-AMI. High-risk patients, defined by the presence of five risk factors, had nearly one in four hospitalizations with HF at 1-year follow-up. The predicted adjusted incidence rate for heart failure within 1 year almost doubled from 64.5 cases per 1000 person-years [95% confidence interval (CI): 51.1 to 78.0] in 2005, to 118.2 cases per 1000 person-years in 2019 (95% CI: 115.0 to 121.5). Heart failure hospitalization was associated with a three-fold increase in 1-year mortality (hazard ratio 3.01, 95% CI 2.95-3.13). Conclusion: One in 10 AMI patients experienced HF hospitalization within the first-year post-AMI, with rising trends in high-risk subgroups. These findings highlight the need for targeted post-AMI care strategies to improve outcomes and address the increasing burden of HF in the modern percutaneous coronary intervention era.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».