A personalized algorithm-based discharge checklist in patients with acute heart failure - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2019

A personalized algorithm-based discharge checklist in patients with acute heart failure

Checklist de sortie basée sur un algorithme personnalisé chez les patients admis pour décompensation cardiaque

Florent Allain
  • Function : Author
  • PersonId : 767674
  • IdRef : 183537297

Abstract

Background. The use of a discharge checklist in patients with acute heart failure (HF) yields a better quality of care, but a single tool may not be suitable in all HF patients. Aims. Evaluate the usefulness of an algorithm-generated personalized discharge checklist (PCL) based on simple baseline characteristics (age, left ventricular ejection fraction (LVEF) and history of HF) on mortality, readmission for HF and quality of care. Methods. We prospectively included 139 patients hospitalized for HF from May 2018 to October 2018. A PCL was created for each patient and had to be fulfilled before discharge. A control cohort of 182 patients was retrospectively included from precedent year. The primary endpoint was mortality and readmission for HF at 6 months. Results. There was no difference among baseline characteristics between PCL and control cohorts regarding mean age and LVEF. During the 6-month follow-up period, 32 patients (23%) died in the PCL cohort vs. 43 patients (23,2%) in the control cohort (p=0.94). 38 patients (27.3%) were hospitalized for HF in the PCL cohort vs. 64 (35.2%) in the control cohort with curves divergence at 2 months (p=0.12). A higher proportion of patients were screened and treated for iron and vitamin D deficiencies as malnutrition supplemented in the PCL group. The post discharge follow-up was better planned in the PCL group were enrolled in a cardiac rehabilitation, telemedicine or PRADO program. Conclusion. There was no difference regarding mortality and HF rehospitalization rate using a PCL in HF patients. However, an improvement in the management of HF comorbidities and a better referral to follow-up programs were observed.
Introduction. L'utilisation d'une checklist de sortie chez les patients admis pour insuffisance cardiaque (IC) a montré une amélioration de la qualité de vie mais n'est pas applicable pour toutes les IC. But. Évaluer l'intérêt d'une checklist de sortie personnalisée (CLP) basée sur des caractéristiques simples (âge, fraction d'éjection ventriculaire gauche (FEVG) et type d'IC) sur la mortalité, les réadmissions pour IC et la qualité de vie. Méthodes. Nous avons prospectivement inclus 139 patients hospitalisés pour IC entre mai 2018 et octobre 2018. Une CLP était créée pour chaque patient et remplie avant la sortie. Un groupe contrôle de 182 patients était rétrospectivement inclus l'année précédente. Le critère primaire était la mortalité et les réadmissions à 6 mois pour IC. Résultats. Les cohortes CLP et contrôles étaient comparables sur les caractéristiques de la population comme l'âge moyen et la FEVG. Durant les 6 mois de suivi, 32 patients (23%) étaient décédés dans le groupe CLP contre 43 patients (23.2%) dans le groupe contrôle (p=0.94). 38 patients (27.3%) étaient réadmis pour IC dans le groupe CLP contre 64 (35.2%) dans le groupe contrôle avec une divergence des courbes à 2 mois (p=0.12). On observait dans le groupe CLP un plus grand taux de patients pris en charge pour les carences en fer, vitamine D et la dénutrition ainsi qu'un plus grand recours aux programmes de suivi (réadaptation cardiaque, télémédecine et PRADO). Conclusion. L'utilisation d'une CLP chez les patients IC ne montre pas de différence sur la mortalité et les réadmissions pour IC. Cependant, une meilleure gestion des comorbidités et un plus grand recours aux programmes de suivis sont observés.
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Dates and versions

dumas-02469289 , version 1 (06-02-2020)

Identifiers

  • HAL Id : dumas-02469289 , version 1

Cite

Florent Allain. A personalized algorithm-based discharge checklist in patients with acute heart failure. Human health and pathology. 2019. ⟨dumas-02469289⟩
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