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Enregistrement W4415793825 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4357888

Abstract 4357888: Evaluating the Temporal and Sociodemographic Generalizability of the Emergency Heart Failure Mortality Risk Grade

2025· article· en· W4415793825 sur OpenAlexaffabout
Karem Abdul-Samad, Xuesong Wang, Peter Austin, Chris McIntosh, Husam Abdel‐Qadir, Anthony O. Gramolini, Muhammad Mamdani, Slava Epelman, Heather J. Ross, Douglas S. Lee

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College HospitalToronto Baptist Seminary and Bible CollegeInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryHeart failureDecileCohortCohort studyEmergency departmentRisk assessmentCause of death

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Emergency Heart Failure Mortality Risk Grade (EHMRG) models are a series of clinically validated models to predict (7-day and 30-day) mortality in acute heart failure (AHF) patients. Although EHMRG models were validated in 2015, it is unknown whether EHMRG maintained temporal validity, and if they maintain accuracy in different sociodemographic strata. Objectives: To assess the temporal validity of EHMRG models using recently collected data and determine if EHMRG models perform differently across sociodemographic subgroups Methods: We selected a sample of 7537 patients presenting to 10 emergency departments with an AHF diagnosis between 2017-2019 in Ontario Canada, from the Comparison of Outcomes and Access to Care for Heart Failure Trial (COACH). We linked our cohort to national databases to obtain census-derived sociodemographic factors. We calculated the EHMRG-7 (7-day mortality), and EHMRG30-ST (30-day mortality) scores for each patient, and assessed the performance of those models using discrimination metrics and calibration plots comparing the observed and predicted probabilities of death across the deciles of risk. We then compared the discriminatory performance across several demographic subgroups. Results: In our independent temporal validation cohort (median age 80 [IQR, 70-87] years, 48% females), EHMRG-7 had a high discrimination c-statistic = 0.795 [95%CI, 0.764 – 0.824] and demonstrated good calibration with minor overestimation of the 7-day risk of death in the highest decile. EHMRG30-ST had a good discrimination, with a c-statistic = 0.777 [95%CI, 0.759 – 0.7969], but overestimated the risk of 30-day death across the upper five deciles. The discrimination of both EHMRG models was robust across subgroups of sex, marital status, income quintiles, and census derived factors, as demonstrated by comparable c-statistics in these subgroups. However, the c-statistic was lower for patients residing in retirement or long-term care homes. (Figure 1) Conclusions: EHMRG models retained good discrimination comparable to previous validations. Risk was overestimated at 30 days, which would lead to more conservative recommendations tending towards hospital admission. EHMRG models were robust over the majority of sociodemographic characteristics.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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