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Enregistrement W4410950428 · doi:10.7759/cureus.85242

Prognostic Utility of N-terminal Pro-B-type Natriuretic Peptide (NT-proBNP) for Predicting Hospital Readmissions in Patients With Heart Failure: A Systematic Review of Clinical Evidence

2025· review· en· W4410950428 sur OpenAlexaboutno aff
Fnu Laraib, FNU NIKEETA, Fnu Vandina, Aneesha Alias Gurya, Umer Farooq, Sajid Ali, Lyba Nisar, M. Zamir, Farhan Akbar

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNatriuretic peptideHeart failureTerminal (telecommunication)Hospital readmissionIntensive care medicineInternal medicineCardiologyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review examines the prognostic utility of N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) for predicting hospital readmissions in patients with heart failure (HF). HF remains a leading cause of recurrent hospitalizations, contributing to increased morbidity and healthcare burden. While NT-proBNP is widely established for diagnosis and mortality prediction in HF, its role in forecasting hospital readmission risk-particularly at varying time frames-remains unclear. A comprehensive search of PubMed, Scopus, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) yielded 452 records, of which six studies met the inclusion criteria. These included one randomized controlled trial, one post hoc RCT analysis, and four observational or registry-based studies. The methodological quality was assessed using RoB 2.0, the NIH Quality Assessment Tool, and the Newcastle-Ottawa Scale, revealing low to moderate risk of bias. The review found that isolated NT-proBNP values at admission showed limited predictive value, while serial measurements during hospitalization or within early post-discharge periods (e.g., 30-180 days) demonstrated stronger associations with readmission risk. Predictive variability was influenced by factors such as timing of measurement, renal function, age, and sex. Comparators, where present, varied across studies and included standard care or alternative biomarkers. Notably, current clinical guidelines lack standardized protocols for using NT-proBNP in readmission risk prediction, leading to inconsistent applications in practice. This review underscores the need for individualized interpretation and standardized measurement strategies to enhance NT-proBNP's utility in discharge planning and post-acute care of patients with HF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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