Anaemia in chronic heart failure: what is its frequency in the UK and its underlying causes?
Notice bibliographique
Résumé
In two recent studies from Israel, Silverberg and colleagues noted that anaemia was common in chronic heart failure (CHF).1,2 Moreover, treatment with combined erythropoietin and intravenous ferrous sulfate not only increased haemoglobin concentrations but, more importantly, was associated with improvements in cardiac function, New York Heart Association (NYHA) functional class, renal function, and falls in the need for diuretics and hospitalisation. The importance of anaemia in CHF was recently highlighted by data from the SOLVD study where anaemia was found to be a risk factor for mortality.3 Two questions now arise. Firstly, how common is anaemia in CHF patients in the UK? Secondly, what causes this anaemia in CHF? This second question is pertinent because there are numerous possible causes of anaemia in such patients. For example, aspirin use is widespread in CHF patients, raising the possibility of iron deficiency anaemia. Renal dysfunction is also common, raising the possibility of an anaemia of chronic disorder. Since CHF patients are elderly, coincidental hypothyroidism or pernicious anaemia could also contribute to the anaemia. We therefore set out to assess these two questions retrospectively. After all, erythropoietin would not be an appropriate treatment in CHF anaemia where iron deficiency …
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».