Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Recent literature on the role of biomarkers in heart failure is reviewed, focusing on B-type natriuretic peptide. RECENT FINDINGS: Knowledge of the processes which increase ventricular stress, thus increasing B-type natriuretic peptide, is key to appropriate utilization and interpretation of B-type natriuretic peptide levels. B-type natriuretic peptide is a useful adjunct to confirm or rule out heart failure. B-type natriuretic peptide is a robust prognostic indicator in all stages of heart failure, with prognostic significance in patients undergoing cardiac and noncardiac surgery, and in those with acute coronary syndromes. Serial B-type natriuretic peptide testing predicts outcomes in hospitalized patients with heart failure. The role of B-type natriuretic peptide in screening high-risk populations is promising, but its use in unselected populations is unclear. There is increasing evidence that the use of B-type natriuretic peptide to guide heart failure management is associated with improved clinical outcomes and reduced health costs. SUMMARY: Biomarkers play an important role in heart failure, but there remain unanswered questions regarding optimization of their use. They should be used as an adjunct to, not replacement for, clinical assessment. Currently available B-type natriuretic peptide assays have limitations relating to clinical variability and assay specificity. Other neurohormonal, inflammatory and metabolic markers may add complementary information to that provided by currently available B-type natriuretic peptide assays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».