Programme to Improve the Use of Beta-Blockers for Heart Failure in the Elderly and in those with Severe Symptoms: Results of the BRING-UP 2 Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Beta-blockers are underused in HF patients, thus strategies to implement their use are needed. OBJECTIVES: To improve beta-blocker use in elderly and/or patients with severe heart failure (HF) and to evaluate safety and outcome. METHODS: Patients with symptomatic HF and age>/=70 years or left ventricular EF<25% and symptoms at rest were enrolled, including those already on beta-blocker treatment. Patients who were not receiving a beta-blocker were considered for carvedilol treatment. All patients were followed up for 1-year. RESULTS: Of the 1518 elderly patients, 505 were already on beta-blockers, and carvedilol was newly prescribed in 419 patients. At 1-year, patients treated with carvedilol had a lower incidence of death [10.8% vs. 18.0% in already treated (adjusted RR 0.68; 95%CI 0.49-0.96) and 11.2% in newly treated patients (adjusted RR 0.68; 95%CI 0.48-0.97)]. Of the 709 patients with severe HF, 38.4% were already on beta-blockers, and carvedilol was newly prescribed in 189 patients. Patients not treated with carvedilol showed the worst clinical outcome. Total rate of discontinuation (including adverse reaction and non-compliance) was 14% and 9%, respectively, in elderly and severe patients. CONCLUSIONS: In a real world setting, beta-blocker treatment was not associated with an increased risk of adverse events in elderly and severe HF patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».