Epidemiology and Short-Term Outcomes of Heart Failure With Preserved and Mildly Reduced Ejection Fraction in Colombia: Insights of the Colombian Heart Failure Registry (RECOLFACA)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure with preserved or mildly reduced ejection fraction (HFpEF/HFmrEF) has differences in therapy and development when compared with HF with reduced EF (HFrEF). We aimed to describe the clinical characteristics and all-cause mortality of patients with HFpEF/HFmrEF compared to those with HFrEF from the Colombian Heart Failure Registry (RECOLFACA). Methods: RECOLFACA included Colombian adult patients with ambulatory HF recruited from 2017 to 2019. All-cause mortality was our main outcome. We used the Kaplan-Meier method, life table, and Cox proportional hazard models to evaluate the role of the comorbidities on mortality, with a significant P-value of < 0.05. All statistical tests were two-tailed. Results: We included 2,514 patients, and 1,139 (45.3%) had a diagnosis of HFpEF or HFmrEF. HFpEF/HFmrEF diagnosis was not significantly related to either higher or lower risk of mortality compared to an HFrEF diagnosis; however, the individual risk factors for this outcome varied between the two groups. Health-related quality of life (HRQL) was a common risk factor for both groups. Conclusion: Although the EF classification was not a significant risk factor for mortality, patients with HFpEF/HFmrEF exhibited a unique profile of risk factors for mortality, the HRQL, highlighting the relevance of an adequate classification of the HF patients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».