Heart failure with preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Heart failure is a major health problem with significant morbidity and mortality. Although impressive advances in treatment and reduction in mortality have marked heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), the mortality in patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), which accounts for nearly half of heart failure cases, has remained unchanged. This may be because of the lack of consistent diagnostic criteria and limited understanding of the pathophysiology of HFpEF, and thus appropriate treatment options. RECENT FINDINGS: Recent data suggest that HFpEF consists of multiple abnormalities rather than a distinct entity. Advances in testing have improved diagnosis, but further validation is required. The discoveries of new pathological abnormalities have identified potential new drug therapy targets. Traditional agents with strong evidence in HFrEF have proved unsuccessful in HFpEF. Newer agents such as angiotensin receptor neprilysin inhibitor, sildenafil, and ivabradine have demonstrated benefits without improving mortality. Lastly, as HFpEF patients are older with more comorbidities, alternate endpoints to survival benefit should be considered. SUMMARY: Although enormous strides have been made in understanding the pathophysiology and refining the diagnostic criteria of HFpEF, there is currently no pharmacological therapy with mortality benefits. Further characterization and the recruitment of more homogeneous patient populations will be essential to identify effective treatments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».