Palliative care in the current management of heart failure- a matched case-control, retrospective cohort study in England
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Heart failure (HF) represents a major global healthcare burden. In patients with ongoing symptoms despite optimal treatment, palliative care (PC) is expected to improve coordination of care and thereby, patient orientated outcomes, but current utilisation patterns are not well-studied. Methods Using linked electronic health records from England (Clinical Practice Research Datalink), of individuals aged ≥18 years with incident HF, we assessed predictors of receiving palliative care following HF diagnosis using Kaplan-Meier estimates and Cox regression models. We matched HF patients who received PC with those who did not (on age at HF diagnosis, sex, region, year of HF diagnosis and history of cancer at HF diagnosis) to compare risks of cardiovascular and all-cause hospitalisation and mortality in follow-up. Results We included 36,358 individuals with HF who did not receive PC during follow-up and 6,991 individuals who did. Higher age at HF diagnosis, and the presence of comorbidities including type 2 diabetes, hypertension, chronic kidney disease and cancer were associated with higher likelihood of receiving PC. 5,911 PC cases and 16,893 controls were included in the matched analysis. PC utilisation varied greatly across the UK. Estimated adjusted hazard ratios for all-cause hospitalisation were higher in people not receiving PC: 1.42 (1.32, 1.53), as were HF hospitalisation: 1.27 (1.19, 1.35), all-cause mortality: 2.66 (2.53, 2.80) and cardiovascular mortality: 2.16 (2.00, 2.33). Interpretation: In individuals with HF, PC has the potential to reduce important patient-orientated outcomes and thereby improve quality of life in the later stages of the disease. Importantly, despite these positive expected outcomes, PC is currently rarely utilised. There are likely to be opportunities to use PC earlier in HF trajectories, but unmeasured confounding or confounding by indication in observational data and the lack of patient-level measures of quality of life, complicate the estimation of potential benefits of PC in HF and underscore the need for future clinical trials.Characteristics by palliative care use
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».