Anticoagulation in Patients with Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
The decision to anti-coagulate patients with heart failure (HF) is a difficult one, with limited data available to support clinical judgment. Thromboembolic complications, both arterial (stroke) and venous (deep vein thrombosis and pulmonary embolism), remain a significant cause of mortality and morbidity in this population. The pathophysiology of thrombogenesis in HF may be contextualized in the classic triad of stasis, endothelial dysfunction and hypercoagulability. Dilated cardiac chambers, reduced systolic function, and left ventricular aneurysm or thrombus have been suggested as potential contributing factors. HF is associated with activation of inflammatory and neuroendocrine pathways, leading to endothelial dysfunction and a prothrombotic state with dysregulated platelets and activation of the coagulation cascade. The epidemiology of thromboembolic events in HF is poorly defined. Most studies are retrospective and include patients with concurrent atrial fibrillation. The current body of health outcomes research is reviewed to identify the specific etiological factors, prevalence, and impact of thromboembolic events in this patient population. Conflicting analyses exist regarding the risks and benefits of prophylaxis in HF. The data surrounding several classes of therapeutic agents are synthesized. Recent clinical trials on anticoagulation and HF are reviewed, including WATCH, WASH, and WARCEF. The absence of compelling clinical trial data leaves many unanswered questions regarding systemic anticoagulation in patients with HF.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».