在印度患者中使用不同的风险预测模型预测发生心力衰竭和/或再住院
Anupam Kumar1, Aditya Kapoor1, S Harikrishnan2
1Department of Cardiology, SGPGIMS, Lucknow, 226014, India.
五个心力衰竭 (HF) 风险评分准确预测印度患者的结果. 这些评分,包括健康ABC,TRS-HFDM,LACE指数,MAGGIC和H2FPEF,可以整合到临床实践中,以更好地管理患者.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 心力衰竭 (HF) 在印度是一个越来越大的健康挑战.
- 准确预测发生的HF和复发事件对于患者管理至关重要.
- 现有的高频风险评分需要在不同人群中进行验证.
研究的目的:
- 评估印度患者队列中五个不同的心力衰竭风险得分的适用性.
- 为了确定这些得分对事件HF,反复HF住院和死亡率的预测准确性.
主要方法:
- 一项涉及280名印度患者的心力衰竭不同阶段的研究.
- 评估了五个风险分数:健康ABC,TRS-HFDM,LACE指数,MAGGIC和H2FPEF. 这些都是对5个风险分数的评估.
- 在30个月内对新发性HF,再住院和死亡率的随访.
主要成果:
- 健康ABC分数与新发性HF发病率相关.
- 在糖尿病患者中,TRS-HFDM得分准确预测了新发性HF.
- 劳斯指数和H2FPEF得分有效预测了晚期HF阶段的再住院和死亡率.
- MAGGIC评分区分了经历过事件的患者和没有经历过事件的患者.
结论:
- 评估的风险评分在预测印度HF患者的不良事件方面表现出准确性.
- 这些可访问的风险评分可以纳入常规的临床工作流程.
- 实施这些评分可以优化患者的治疗结果和资源分配.
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