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Accès ouvert déclaré 2026 article

An eight-variable risk model for short- and long-term mortality in hospitalized heart failure

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Heart failure (HF) is a leading cause of hospitalization and death worldwide, yet most prognostic models target long-term outcomes and are not optimized for acute-phase risk stratification. This study developed and externally validated an 8-variable Cox model for predicting 28-day and 1-year all-cause mortality in hospitalized HF patients, following the TRIPOD statement. Using the MIMIC-IV v3.1 database ( n = 12,269) for development and temporal validation and a Chinese cohort ( n = 1284; 1,278 with complete data) for geographic external validation, LASSO-penalized Cox regression was used for variable selection. The 28-day model achieved C-index values of 0.738, 0.736, and 0.830 in the development, temporal validation, and Guangdong cohorts, respectively, and showed better discrimination than the 1-year model (ΔC-index = 0.058 in the development set). The systemic immune-inflammation index (SII) showed a stronger association with 28-day mortality (HR 1.40, 95% CI 1.32–1.48) than with 1-year mortality (HR 1.18, 95% CI 1.14–1.23; bootstrap interaction P = 0.001). A web-based risk calculator was externally validated after slope + intercept recalibration. The 8-variable model and calculator provide practical tools for early HF risk stratification.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
An eight-variable risk model for short- and long-term mortality in hospitalized heart failure
Date Crossref
06/09/2026
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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