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Enregistrement W7066214877

Global variations in heart failure etiology, management, and outcomes

2023· article· en· W7066214877 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeCommons - AKU (Aga Khan University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversity of OttawaMount Sinai HospitalHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversité de MontréalPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationNucleofectionWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Most epidemiological studies of heart failure (HF) have been conducted in high-income countries with limited comparable data from middle- or low-income countries. Objective: To examine differences in HF etiology, treatment, and outcomes between groups of countries at different levels of economic development. Design, setting, and participants: Multinational HF registry of 23 341 participants in 40 high-income, upper-middle-income, lower-middle-income, and low-income countries, followed up for a median period of 2.0 years. Main outcomes and measures: HF cause, HF medication use, hospitalization, and death. Results: Mean (SD) age of participants was 63.1 (14.9) years, and 9119 (39.1%) were female. The most common cause of HF was ischemic heart disease (38.1%) followed by hypertension (20.2%). The proportion of participants with HF with reduced ejection fraction taking the combination of a β-blocker, renin-angiotensin system inhibitor, and mineralocorticoid receptor antagonist was highest in upper-middle-income (61.9%) and high-income countries (51.1%), and it was lowest in low-income (45.7%) and lower-middle-income countries (39.5%) (P < .001). The age- and sex- standardized mortality rate per 100 person-years was lowest in high-income countries (7.8 [95% CI, 7.5-8.2]), 9.3 (95% CI, 8.8-9.9) in upper-middle-income countries, 15.7 (95% CI, 15.0-16.4) in lower-middle-income countries, and it was highest in low-income countries (19.1 [95% CI, 17.6-20.7]). Hospitalization rates were more frequent than death rates in high-income countries (ratio = 3.8) and in upper-middle-income countries (ratio = 2.4), similar in lower-middle-income countries (ratio = 1.1), and less frequent in low-income countries (ratio = 0.6). The 30-day case-fatality rate after first hospital admission was lowest in high-income countries (6.7%), followed by upper-middle-income countries (9.7%), then lower-middle-income countries (21.1%), and highest in low-income countries (31.6%). The proportional risk of death within 30 days of a first hospital admission was 3- to 5-fold higher in lower-middle-income countries and low-income countries compared with high-income countries after adjusting for patient characteristics and use of long-term HF therapies. Conclusions and relevance: This study of HF patients from 40 different countries and derived from 4 different economic levels demonstrated differences in HF etiologies, management, and outcomes. These data may be useful in planning approaches to improve HF prevention and treatment globally

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)0,000
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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