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Enregistrement W4411108516 · doi:10.1002/ehf2.15331

Short Report: Hospitalization for New-Onset Heart Failure in Survivors of Hospitalized COVID-19

2025· article· en· W4411108516 sur OpenAlexaff
Vicente Corrales‐Medina, Jordana B. Cohen, Seavmeiyin Kun, Bianca Pourmussa, Ozgun Erten, Joe David Azzo, Julio A. Chirinos

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineHeart failureCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicineInternal medicineEmergency medicineVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Previous studies have reported an incidence of new-onset heart failure (HF) among COVID-19 survivors ranging from 0.7 to 8.5 per 100 person-years, but they relied on administrative data for outcome ascertainment. Given the public health implications, a more accurate characterization of the HF burden post-COVID-19 is important. METHODS AND RESULTS: We conducted a prospective cohort study of survivors of hospitalized COVID-19 and tracked the incidence of new-onset HF hospitalizations over the 12-month period following the index COVID-19 episode. Outcome ascertainment was based on a combination of chart reviews, patient interviews, and pre-specified clinical, radiographic and laboratory criteria. We identified 2140 survivors of COVID-19 hospitalization that were free of HF at the time of discharge. Their mean age was 67 years and 48% were Black/African-Americans. The incidence rate of hospitalized new-onset HF was 0.5 per 100 person-years. Higher BMI and dialysis dependency at baseline were significantly associated with HF development. The 1-year mortality rate was 3%. CONCLUSIONS: The incidence of new-onset HF post-COVID-19 in our study was lower than in previous reports, despite involving an older population with more comorbidities and/or more severe COVID-19 overall. Reliance on administrative data for outcome adjudication in prior studies may have led to an overestimation of the HF burden post-COVID-19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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