Short Report: Hospitalization for New-Onset Heart Failure in Survivors of Hospitalized COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».