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Enregistrement W4412648518 · doi:10.1093/eurjcn/zvaf122.121

Impact of comorbid anxiety and depression on heart failure diagnosis, hospitalisation, and survival outcomes: an observational study of over 400,000 patients in England

2025· article· en· W4412648518 sur OpenAlexaff
Katie E. Barber, Lizelle Bernhardt, Christi Deaton, Gerry P McCann, Iain Squire, Margo S. Harrison, Kamlesh Khunti, Claire Lawson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineObservational studyDepression (economics)AnxietyHeart failureComorbidityPsychiatryIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Multimorbidity of mental health conditions and heart failure (HF) are common but the impact of these comorbidities on HF diagnosis and outcomes is not well understood. Purpose To investigate trends in comorbid anxiety and/or depression over time in patients newly diagnosed with HF and their impact on diagnosis timing, location, and survival after diagnosis. Methods Using primary care and hospital records from England (2000–2021), we identified adults newly diagnosed with HF. We examined first primary care indicators suggestive of HF (e.g., shortness of breath, ankle swelling, loop diuretic use) within 5 years before diagnosis and mental health conditions (depression only, anxiety only or depression and anxiety) in the year before diagnosis of HF. Diagnosis location (outpatient or inpatient) was also assessed. Mortality associations were adjusted for patient characteristics. Results Among 412,173 new HF diagnoses (median age 78 years, 47% women), 16.8% had depression only, 4.1% had anxiety only, and 5% had both anxiety and depression. Women had higher rates of mental health comorbidities than men (Figure 1), with significant increases between 2000 and 2020 in depression (up 10% in women, 5% in men) and combined anxiety and depression (up 5% in women, 2% in men). Approximately 50% of patients had recorded HF symptoms within 5 years before diagnosis and 45% were prescribed loop diuretics. Patients with mental health conditions experienced longer delays to diagnosis; those with depression alone waited 11 months (men) or 8 months (women) longer than those without mental health conditions. Men with anxiety or depression were more than 20% more likely to be diagnosed as an inpatient, and 43% more likely when both conditions were present (adjOR 1.43; 1.36 to 1.51). For women, anxiety alone was strongly associated with inpatient diagnosis (adjOR 1.29; 1.23 to 1.36), as was depression alone (adjOR 1.16; 1.13 to 1.19), with the strongest association in those with both (adjOR 1.54; 1.47 to 1.61). The risk of mortality within 1 year after Hf diagnosis was similarly increased in the presence of anxiety or depression alone, but highest for those with both conditions. This pattern was stronger in men, where combined anxiety and depression was associated with a 36% increase in risk of mortality (adjHR 1.36; 1.28, 1.44), compared to 16% in women (adjHR 1.16; 1.11 to 1.22) (interaction p =0.001). In longer follow-up, men with depression (with or without anxiety) had the lowest survival (Figure 2). Conclusion Anxiety and depression are very prevalent in patients prior to new diagnosis of HF and associated with longer delays to diagnosis and poorer survival outcomes following diagnosis.Figure 1:Trends in MH conditions Figure 2:Age adjusted survival

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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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