Nutzen des Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire bei der Vorhersage der 30-Tage-Rückübernahmerate bei Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz

Zusammenfassung

Hintergrund. Herzinsuffizienz (HF) ist eine der häufigsten Diagnosen im Zusammenhang mit der Rückübernahme ins Krankenhaus. Wir haben diese prospektive Studie entwickelt, um zu bewerten, ob der Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ) Score ist mit einer 30-tägigen Rückübernahme bei Patienten verbunden, die mit dekompensierter HF ins Krankenhaus eingeliefert wurden. Methoden und Ergebnisse. Wir schlossen 240 Patienten ein, die die Studienkriterien erfüllten. Achtundvierzig (20%) Patienten wurden innerhalb von dreißig Tagen nach Entlassung aus dem Krankenhaus wieder für dekompensierte HF aufgenommen, und 192 (80%) Patienten wurden nicht wieder aufgenommen. Im Vergleich zu wieder aufgenommenen Patienten hatten nicht aufgenommene Patienten vor der Entlassung einen höheren durchschnittlichen KCCQ-Score (40, 8 gegenüber 32, 6, P = 0, 019). Multivariate Analysen zeigten, dass ein hoher KCCQ-Score mit einer niedrigen HF-Rückübernahmerate assoziiert war (bereinigt OR = 0,566, P = 0,022). Die c-Statistik für das Basismodell (Alter + Geschlecht) betrug 0,617. Die Kombination von Medikamenten zu Hause und Labortests am Basismodell führte zu einer Steigerung der integrierten Indizitätsverbesserung (IDI) um 3,9%. Auf dieser Basis erhöhte der KCQQ den IDI weiter um 2,7%. Rückschlüsse. Der vor der Entlassung aus dem Krankenhaus ermittelte KCCQ-Score war signifikant mit der 30-tägigen Rückübernahmerate bei Patienten mit HF verbunden, was eine klinisch nützliche Maßnahme darstellen und die Zuverlässigkeit der Rückübernahmevorhersage in Kombination mit anderen klinischen Komponenten erheblich verbessern könnte.

1. Einleitung

Es wird geschätzt, dass Herzinsuffizienz (HF) über 5 betrifft.7 Millionen Amerikaner mit 870.000 neu diagnostizierten Fällen pro Jahr. Es wird geschätzt, dass die vorhergesagte Prävalenz von 2012 bis 2030 um 46% zunimmt, was dazu führt, dass über 8 Millionen Menschen an HF leiden . Die Kosten für die Versorgung von HF-Patienten beliefen sich 2012 auf rund 30,7 Milliarden US-Dollar und werden bis 2030 voraussichtlich um 127% auf 69,7 Milliarden US-Dollar steigen . Trotz Fortschritten in Verständnis und Behandlung bleibt die Sterblichkeitsrate von HF extrem hoch 50% der Patienten sterben innerhalb von 5 Jahren nach Erstdiagnose .

Rückübernahme von HF nach Krankenhausaufenthalt ist üblich, und leider sind viele dieser Rückübernahmen vorhersehbar und möglicherweise vermeidbar . Obwohl neue Daten eine Verringerung der Rückübernahmeraten im Medicare-Krankenhaus zeigten, ist HF immer noch eine der häufigsten Diagnosen im Zusammenhang mit einer 30-tägigen Rückübernahme; Eine Analyse von 2007 bis 2009 Medicare Claims-basierte Daten zeigten, dass 24,8 Prozent der mit HF zugelassenen Begünstigten innerhalb von 30 Tagen wieder aufgenommen wurden und 35,2 Prozent dieser Rückübernahmen für HF waren . Diese Statistiken ebneten den Weg für eine stärkere Fokussierung auf Instrumente zur Vorhersage und Verhinderung solcher Rückübernahmen.

Der Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ) war ursprünglich ein Instrument zur besseren Beschreibung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität bei Patienten mit HF . Dieser Fragebogen identifizierte die folgenden klinisch relevanten Bereiche: körperliche Einschränkungen (Frage 1), Symptome (Häufigkeit, Schweregrad und zeitliche Veränderung), Selbstwirksamkeit und Wissen (Fragen 11, 12), soziale Interferenz (Frage 16) und gesundheitsbezogene Lebensqualität (Fragen 13-15) . Frühere Studien haben gezeigt, dass der KCCQ-Score korrelierte mit Überleben und Krankenhausaufenthalt bei Patienten mit HF und war ein unabhängiger Prädiktor für eine schlechte Prognose in dieser Patientenpopulation . Darüber hinaus prognostizierte der KCCQ-Score, der 1 Woche nach der Entlassung aus dem Krankenhaus gemessen wurde, unabhängig ein einjähriges Überleben ohne kardiovaskuläre Rückübernahme . In jüngerer Zeit wurde KCCQ auch während eines akuten HF-Krankenhausaufenthalts untersucht und zeigte Empfindlichkeit gegenüber akuten Veränderungen, aber Score-Änderungen während des Krankenhausaufenthalts sagten keine kurzfristige Rückübernahme voraus , obwohl es sich um eine relativ kleine Studie mit einer Stichprobengröße von nur 52 Patienten handelte, und es untersuchte nicht die Beziehung zwischen dem KCCQ-Score und der HF-Rückübernahme. Daher muss noch vollständig bewertet werden, ob der KCCQ-Score zur Vorhersage der kurzfristigen Rückübernahme verwendet werden kann.

Um diese Wissenslücken zu schließen und die Machbarkeit der Verwendung des KCCQ-Scores zur Vorhersage der kurzfristigen HF-Rückübernahme zu untersuchen, haben wir diese prospektive Studie entworfen und durchgeführt.

2. Methoden

Die Studie wurde vom Florida Hospital Institutional Review Board genehmigt und in Übereinstimmung mit der Erklärung von Helsinki durchgeführt. Die Studie wurde am Florida Hospital, Orlando Campus durchgeführt. Patienten, die in die HF-Einheit aufgenommen wurden, wurden gescreent und für die Studie eingeschrieben. Die Einschlusskriterien waren Patienten mit dekompensierter HF mit einer Ejektionsfraktion (EF) von mindestens 40% und einem Alter zwischen 20 und 89 Jahren. Ausschlusskriterien waren nicht kardiale Erkrankungen mit einer Lebenserwartung von weniger als einem Jahr, HF aufgrund einer unkorrigierten Herzklappenerkrankung, psychiatrische Erkrankungen, die eine angemessene Nachsorge beeinträchtigen, Unfähigkeit, das Studienverfahren zu verstehen, und Unfähigkeit, eine Einverständniserklärung abzugeben. Primärer Endpunkt war die 30-tägige Rückübernahmerate und der KCCQ-Score. Aufnahme komorbide Zustände, Demographie, Labor, echokardiographische Daten und Medikamente bei Entlassung waren sekundäre Endpunkte.

Für jeden Patienten, der die Studienkriterien erfüllte, erklärte ein ausgebildeter wissenschaftlicher Mitarbeiter dem Patienten die Studie und verabreichte das KCCQ nach schriftlicher Einverständniserklärung. Die Beurteilung wurde in der Regel innerhalb von 1-3 Tagen vor der Entlassung abgeschlossen. Ein Follow-up-Gespräch wurde 30 Tage nach der Entlassung telefonisch durchgeführt, um festzustellen, ob eine Rehospitalisierung stattgefunden hat oder nicht. Informationen zur Rückübernahme nach der Entlassung wurden durch ein Follow-up-Interview mit dem Patienten gesammelt.

Um Assoziationen zwischen dem KCCQ-Score und der Rückübernahme innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung zu bewerten, verglichen wir zunächst den Unterschied zwischen der Nicht- und der Rückübernahmegruppe in Bezug auf die KCCQ-Scores, demografische Merkmale, Komorbidität, Medikamente und Labordaten unter Verwendung einer univariaten Analyse. In der univariaten Analyse wurde der t-Test für die kontinuierliche Variable und der genaue Fisher-Test für die Zählzahlanalyse verwendet. Wir führten dann eine multivariate Analyse durch, um zu untersuchen, wie jeder klinische Faktor mit HF-Rückübernahmen nach Kontrolle der anderen Faktoren assoziiert war. In der multivariaten Analyse wurden logistische Regressionsmodelle verwendet und adjusted Odds Ratios (OR) wurden für jeden hypothesisierten Faktor geschätzt, um die HF-Rückübernahme vorherzusagen. Wir haben die HF-Rückübernahme als abhängige Variable und alle potenziellen Faktoren als unabhängige Prädiktoren in die logistische Regression einbezogen, unabhängig davon, ob sie einen signifikanten Unterschied zwischen Rückübernahme- und Nichtrückübernahmegruppen in der univariaten Analyse zeigten.

Nach der multivariaten Analyse konstruierten wir weiter fünf vereinfachte Vorhersagemodelle und bewerteten die Bedeutung des KCCQ-Scores im endgültigen Modell durch Vergleichen der Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers (ROC) jedes Modells. In dieser Analyse verwendeten wir auch integrierte Diskriminierungsverbesserung (IDI), beschrieben von Pencina et al., um die durchschnittliche Zunahme der Modellempfindlichkeit zu messen, die für die durchschnittliche Abnahme der Spezifität durch Hinzufügen neuer Variablen bestraft wird . In den Vorhersagemodellen wurde das Alter in jedes 10-Jahres-Inkrement, die Ejektionsfraktion in jede 10% ige Abnahme, der KCCQ-Score in jedes 25-Punkte-Inkrement und der Natriumspiegel in eine binäre Variable umgewandelt (< 135 oder ≥135).

Zweihundertachtundzwanzig (228 oder 95%) Patienten hatten vollständige Daten für alle Variablen. Bei 12 (5%) Patienten fehlten jedoch Daten in Bezug auf Alter oder Rasse. Da kein verschachteltes fehlendes Muster erkannt wurde, wurden mehrere Imputationsmodelle für die Datenimputation verwendet. Da das Alter eine stetige Variable und die Rasse eine binäre Variable war, wurde die normale lineare Regression für das Alter verwendet, während die logistische Regression für die Rassenimputation verwendet wurde. Alle Analysen wurden von Stata Version 14 (StataCorp., 2015). Alle Werte waren zweiseitig und wurden als statistisches Signifikanzniveau für alle Tests festgelegt.

3. Ergebnisse

Insgesamt wurden 240 Patienten in die Studie aufgenommen. Achtundvierzig (20%) Patienten wurden innerhalb von 30 Tagen nach Entlassung wegen HF wieder aufgenommen, während 192 (80%) Patienten aus anderen Gründen als HF nicht oder nicht wieder aufgenommen wurden (Tabelle 1). Es gab keinen signifikanten Unterschied zwischen den nicht aufgenommenen und den wieder aufgenommenen Patienten in Bezug auf das Durchschnittsalter (63,0 versus 59,9 Jahre ), die anfängliche Dauer des Krankenhausaufenthalts (11,2 versus 9,7 Tage) oder Prozentsatz der weißen Patienten (59,9% versus 56,3%). Beim Vergleich des Geschlechts wurde jedoch ein signifikanter Unterschied zwischen diesen beiden Gruppen festgestellt, wobei männliche Patienten anfälliger für eine Rückübernahme waren als weibliche (85, 4% gegenüber 68, 8% bei Männern und 14, 6% gegenüber 31, 3% bei Frauen). Keine der Komorbiditäten zeigte einen signifikanten Unterschied in der relativen Häufigkeit zwischen der Rückübernahmegruppe und der Nichtrückübernahmegruppe (Tabelle 1).

Der KCCQ-Score, die Labortestergebnisse bei der Aufnahme und die Entlassungsmedikamente wurden zwischen den nicht zugelassenen und den wieder zugelassenen Patienten verglichen (Tabelle 2). Der durchschnittliche KCCQ-Score war bei den nicht aufgenommenen Patienten signifikant höher als bei den wieder aufgenommenen Patienten (40,8 gegenüber 32,6). Im Vergleich zu wieder aufgenommenen Patienten hatten nicht aufgenommene Patienten eine höhere Ejektionsfraktion bei Aufnahme (24,7% gegenüber 21,8%). Es wurde jedoch kein signifikanter Unterschied beim Vergleich von Entlassungsmedikamenten, Natriumspiegel im Blut oder HGB zwischen den beiden Patientengruppen in der univariaten Analyse festgestellt (Tabelle 2).

Um die Wirkung jeder unabhängigen Variablen weiter zu untersuchen und gleichzeitig andere Kovariaten zu kontrollieren, wurden multivariate Analysen durchgeführt (Tabelle 3 und Abbildung 1). Die Ergebnisse zeigten, dass der KCCQ-Score und die EF negativ mit der Rückübernahmerate assoziiert waren (bereinigt OR = 0,566 bzw. 1,903 bzw. 0,021).) und dass Männer eher wieder aufgenommen wurden als Frauen (bereinigt OR = 5.589, ). Interessanterweise Patienten mit MI waren wahrscheinlicher (angepasst ODER = 2.849, ) und Patienten mit CAD waren weniger wahrscheinlich, wieder aufgenommen zu werden (angepasst ODER = 0.231, ), im Vergleich zu Patienten mit anderen Komorbiditäten. Eine mögliche Interpretation könnte sein, dass Patienten, die einen Myokardinfarkt hatten, häufiger Wandbewegungsstörungen und feste Myokarddefekte und damit eine geringere Ejektionsfraktion aufweisen als Patienten mit nicht obstruktiver Koronararterienerkrankung ohne MI, was zu einem gegenteiligen Beitrag zur HF-Rückübernahme führt.

Abbildung 1

Angepasste Odds Ratios der Rückübernahme innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung aus der multivariaten logistischen Regressionsanalyse.

Um zu bewerten, wie viel Beitrag der KCCQ-Score zur Vorhersage der HF-Rückübernahme leistete, entwickelten wir ein Modell, in das neben dem KCCQ-Score (Modell 5) sieben Faktoren einbezogen wurden basierend auf den multivariaten Regressionsergebnissen, veröffentlichter Literatur und Modellen. Die c-Statistik zeigte, dass Modell 5, das den KCCQ-Score und alle anderen potenziellen Prädiktoren enthielt, den höchsten c-Statistikwert (0,710) unter anderen reduzierten Modellen ohne KCCQ-Score aufwies (Abbildung 2). Wie aus Tabelle 4 hervorgeht, zeigte die IDI-Analyse, dass sich die diskriminierende Leistung von Modell 5 gegenüber dem Basismodell (Modell 1), das nur Alter und Geschlecht enthielt, um 6,6% und gegenüber dem reduzierten Modell (Modell 4), das alle Faktoren außer dem KCCQ-Score enthielt, um 2,7% verbesserte (dies ist das absolute Inkrement; im Vergleich zu Modell 4 stieg der IDI des vollständigen Modells mit KCCQ, Modell 5, um). Andererseits erhöhte EF als etablierter unabhängiger Faktor im Zusammenhang mit der HF-Rückübernahme den IDI von 1.3% (Modell 3) auf 3.9% (Modell 4). Diese Ergebnisse legen nahe, dass der KCCQ-Score als einzelne unabhängige Variable einer der wichtigen Faktoren ist, die möglicherweise zur Vorhersage verwendet werden könnten Rückübernahmeraten von HF-Patienten innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung, und eine Kombination all dieser wichtigen Faktoren würde den größten inkrementellen Gewinn bieten.

Abbildung 2

Vergleich der ROC-Fläche zwischen verschiedenen Modellen. Modell 1: logit (read30) = alter + geschlecht; Modell 2: logit (read30) = alter + geschlecht + beta_blocker + ace/arb; Modell 3: logit (read30) = Alter + geschlecht + beta_blocker + ace/arb + Natrium + hgb; Modell 4: logit (read30) = alter + geschlecht + beta_blocker + ace/arb + natrium + hgb + ef; und modell 5: logit (read30) = Alter + geschlecht + beta_blocker + ace/arb + Natrium + hgb + ef + KCCQ. read30: Rückübernahme in 30 Tagen.

4. Diskussion

In dieser prospektiven Studie fanden wir, dass der KCCQ-Score signifikant mit der kurzfristigen HF-Rückübernahmerate assoziiert war. Es trug zur Verbesserung der C-Statistik eines Modells bei, das auf Alter, Geschlecht, Medikamenten, Labordaten und LVEF basiert, die bei der Entlassung von 0,670 auf 0,710 verfügbar sind, und erhöhte den IDI um 2,7%, was darauf hindeutet, dass es bei der Vorhersage der 30-tägigen Rückübernahme hilfreich sein kann und somit die Vorhersagezuverlässigkeit in Kombination mit anderen kritischen Komponenten erheblich verbessert. Diese Ergebnisse können helfen, Follow-up-Strategien für eine optimale Versorgung zu entwickeln, z. B. Patienten mit niedrigerem KCCQ zu einer frühzeitigen Nachsorge zu ermutigen .

Es wurden viele Anstrengungen unternommen, um die vorhersehbaren Faktoren zu identifizieren, die mit einem hohen Risiko einer Rückübernahme verbunden sind, was bisher eine ziemliche Herausforderung darstellte. In dieser Studie fanden wir heraus, dass HF-Patienten mit niedrigerem KCCQ-Score zum Zeitpunkt der Entlassung und niedrigerem EF und männlichem Geschlecht innerhalb von 30 Tagen anfälliger für eine Rückübernahme zu sein schienen. Diese Ergebnisse ähnelten einigen Studien, anderen jedoch nicht. In der Tat wurden keine spezifischen Patienten- oder Krankenhausfaktoren gezeigt konsistent vorhersagen 30-tägige Rückübernahme nach Krankenhausaufenthalt für HF. In einer systematischen Überprüfung von 112 Studien, in denen der Zusammenhang zwischen traditionellen Patientenmerkmalen und der Rückübernahme nach einem HF-Krankenhausaufenthalt beschrieben wurde, war die linksventrikuläre EF sowie andere Faktoren wie demografische Merkmale, komorbide Zustände und die New York Heart Association-Klasse nur in einer Minderheit der Fälle mit der Rückübernahme verbunden . In einer anderen Meta-Analyse von 69 Studien und 144 Faktoren für die kurzfristige Rückübernahme, nicht-kardiovaskuläre Komorbiditäten, schlechte körperliche Verfassung, Geschichte der Aufnahme, und das Versäumnis, evidenzbasierte Medikamente zu verwenden, anstatt kardiovaskuläre Komorbiditäten, Alter oder Geschlecht, wurden stärker mit kurzfristigen Rückübernahme assoziiert .

Es wurde gezeigt, dass die KCCQ-Scores viel empfindlicher auf klinische Veränderungen bei HF-Patienten reagieren als die New York Heart Association (NYHA) funktionelle Klassifikation, Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (LiHFe) und Kurzform-36 (SF-36) . Die EVEREST-Studie legte nahe, dass der KCCQ ein wichtiger prognostischer Indikator für die Rückübernahme innerhalb eines Jahres nach der Entlassung ist . In ihrer Studie hatten Patienten mit KCCQ-Scores < 25 (schlechterer Gesundheitszustand) ein mehr als dreifach erhöhtes Risiko für den kombinierten Endpunkt Rehospitalisierung und Mortalität als Patienten mit dem besten Gesundheitszustand (KCCQ-Score > 75). In jüngerer Zeit wurde der KCCQ-Score verwendet, um die Machbarkeit zu bewerten, die Veränderungen der akuten HF während des Krankenhausaufenthalts widerzuspiegeln und die 30-tägige Rückübernahme vorherzusagen. Die Autoren fanden heraus, dass es möglich war, den KCCQ während akuter HF-Krankenhausaufenthalte zu verwenden und empfindlich auf klinische Verbesserungen zu reagieren, aber Score-Änderungen während des Krankenhausaufenthalts sagten keine 30-tägige Rückübernahme voraus. Diese Studie war jedoch eine relativ kleine Studie, an der nur 54 Patienten teilnahmen, und konzentrierte sich auf KCCQ-Score-Unterschiede während des Krankenhausaufenthalts zwischen Nichtaufnahme- und Aufnahmegruppen . Im Gegensatz dazu wurden mehr als 240 Patienten in unsere Studie aufgenommen und der KCCQ-Score war bei nicht zugelassenen HF-Patienten höher und war unabhängig davon mit einer niedrigeren 30-tägigen Rückübernahme verbunden.

Wie oben erwähnt, gibt es mehrere Faktoren, die zur HF-Rückübernahme beitragen; Daher wurden Risikovorhersagemodelle entwickelt, die alle relevanten Faktoren einschließen und abwägen. In diesen Modellen wird die Diskriminierung, definiert durch die Fläche unter der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic), verwendet, um zu sagen, wie gut ein Modell diejenigen, die das Ergebnis haben, von denen trennen kann, die das interessierende Ergebnis nicht haben. In diesem Fall, wenn die vorhergesagten Risiken für wieder aufgenommene Patienten alle höher sind als für Patienten, die nicht wieder aufgenommen werden, Das Modell diskriminiert perfekt mit c-Statistik von 1. Umgekehrt, wenn die Risikovorhersage nicht besser als der Zufall ist, beträgt die c-Statistik 0,5. Modelle werden normalerweise als vernünftig angesehen, wenn die c-Statistik größer als 0,7 ist, und als stark, wenn die c-Statistik größer als 0,8 ist . Für die 30-tägige Rückübernahme nach HF-Krankenhausaufenthalt wurden mehrere Modelle entwickelt. Nur zwei Modelle haben nach Untersuchung von Ableitungs- und Validierungskohorten c-Statistiken von mehr als 0,6 generiert. Eines davon ist das von Amarasingham et al. einbeziehung von Daten aus der elektronischen Gesundheitsakte zum Zeitpunkt des Krankenhausaufenthalts . Das andere Modell kombinierte anspruchsbasierte demografische und Komorbiditätsdaten mit klinischen Daten einschließlich Vitalfunktionen, Laborwerten und gemessener linksventrikulärer Ejektionsfraktion . Keines der beiden Modelle enthielt jedoch KCCQ-Scores. Bei nur 48 Rückübernahmen in unserer Studienpopulation haben wir neben dem KCCQ-Score nur 7 Parameter in das vollständige Modell aufgenommen (Modell 5). Niedrige EF und Geschlecht (Männer), was zu erhöhten Odds Ratios für die Rückübernahme in der multivariaten Analyse führte, wurden eingeschlossen; Wir haben auch Informationen über Medikamente, Beta-Blocker und ACE-Hemmer / ARB, die eine Senkung der HF-Mortalität gezeigt hatten , und Natrium und Hgb, die die HF-Rehospitalisierung und Mortalität beeinflussen können und in anderen Modellen verwendet wurden (http://www.readmissionscore.org/heart_failure.php), obwohl sie in der multivariaten Analyse nicht unabhängig mit der Rückübernahme in Verbindung gebracht wurden. Das vollständige Modell (Modell 5), das den KCCQ-Score enthielt, erhöhte die c-Statistik von 0,617 im Basismodell 1 basierend auf Alter und Geschlecht auf 0.710 mit einem IDI-Anstieg von 6,6%. Da viele andere mögliche Risikofaktoren wie GFR und BNP nicht in dieses Modell einbezogen wurden, ist dieses Modell möglicherweise nicht perfekt, obwohl seine c-Statistik größer als 0, 7 war, und kann den Beitrag des KCCQ-Scores übertreiben. Unsere Ergebnisse deuteten jedoch darauf hin, dass der Beitrag von KCCQ zur Vorhersage der kurzfristigen HF-Rückübernahme möglicherweise genauso wichtig sein könnte wie LVEF.

Die vorliegenden Ergebnisse sollten im Rahmen der Grenzen der Studie betrachtet werden. Diese Studie wurde in einem einzigen medizinischen Zentrum durchgeführt, und weitere Studien in anderen Zentren oder mehreren Zentren müssen durchgeführt werden, um unsere Ergebnisse zu validieren. Wir haben das KCCQ nur einmal während des Krankenhausaufenthalts verabreicht, was keine Änderungen zwischen der Aufnahme, während des Krankenhausaufenthalts und nach dem Krankenhausaufenthalt widerspiegeln würde. Wir haben keine relevante Anamnese gesammelt, z. B. die Anamnese der Aufnahme aufgrund von Herzinsuffizienz in der Vergangenheit; Befunde der körperlichen Untersuchung; einige andere Labore wie GFR und BNP oder Röntgenbefunde des Brustkorbs. Diese Faktoren könnten auch für das Risikovorhersagemodell wichtig sein.

Abkürzungen

Zusätzliche Punkte

Kompetenz in medizinischem Wissen. Herzinsuffizienz ist eine der häufigsten Diagnosen im Zusammenhang mit der Rückübernahme. Der KCCQ-Score lieferte wichtige prognostische Informationen für die Vorhersage der 30-tägigen Rückübernahme und kann die Vorhersagezuverlässigkeit zusammen mit anderen kritischen Komponenten erheblich verbessern. Translationale Perspektiven. Zusätzliche klinische Studien müssen in mehreren Zentren mit einer größeren Stichprobengröße durchgeführt werden, um unseren Befund zu validieren. Zukünftige Forschung sollte relevante körperliche Untersuchungsergebnisse und Röntgenbefunde des Brustkorbs umfassen, die für das Risikovorhersagemodell wichtig sein könnten.

Konkurrierende Interessen

Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.

Beiträge der Autoren

Shengchuan Dai und Junhong Gui trugen gleichermaßen zum Manuskript bei.

Danksagung

Die Autoren möchten die folgenden teilnehmenden Ärzte des Florida Hospital Orlando anerkennen, die bei der Datenerfassung geholfen haben: Maria Amin (MD); Saroj Khadka (MD); Prabhava Bagla (MD); und Zoltan Varga (MD, Ph.D.).