Integration of monitoring technology for heart failure
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Death and hospitalization for acutely decompensated heart failure are predominantly due to volume overload, have increased in the past 10 years, carry poor outcomes, and are costly to the healthcare system. Clinical monitoring with daily weight and symptoms is relatively insensitive for early detection of volume overload. This lack of diagnostic accuracy has led to the development of technologies as an aid for early detection of clinical decompensation. RECENT FINDINGS: Multidisciplinary heart failure clinics are currently the standard of care; however, recent large randomized studies have failed to show benefits in comparison to usual care when follow-up is frequent. Technologies, such as intrathoracic impedance monitoring incorporated into implantable cardioverter defibrillators (ICDs) and cardiac resynchronization therapy (CRT) devices, have shown variable sensitivity and low positive predictive value in predicting heart failure hospitalizations. As such, they have yet to consistently show efficacy in reducing hospitalizations for heart failure. Implantable hemodynamic monitoring devices have shown promise in reducing hospitalization rates for acutely decompensated heart failure, over and above heart failure clinic care. However, these studies were performed on younger populations with relatively few noncardiac comorbidities and have not been studied in the typical elderly heart failure patient populations. SUMMARY: The ability to acquire hemodynamic data with the help of implanted devices can provide early warning of heart failure decompensation and thus may aid in preventing hospitalizations for heart failure. Further studies will clarify patient populations most likely to benefit from this intervention.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».