A Systems BIOlogy Study to TAilored Treatment in Chronic Heart Failure: Rationale, Design, and Baseline Characteristics of BIOSTAT-CHF
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Despite major improvements in pharmacological and device treatments, heart failure remains a syndrome with high morbidity and mortality, poor quality of life, and high health-care costs. Given the extensive heterogeneity among patients with heart failure, substantial differences in the response to therapy can be expected. We hypothesize that individualized therapy is an essential next step to improve outcomes in patients with heart failure. METHODS: The BIOlogy Study to TAilored Treatment in Chronic Heart Failure (BIOSTAT-CHF) included 2516 patients with worsening signs and/or symptoms of heart failure from 11 European countries, who were considered to be on suboptimal medical treatment. Another 1738 patients from Scotland were included in a validation cohort. Overall, both patient cohorts were well matched. The majority of patients were hospitalized for acute heart failure, and the remainder presented with worsening signs and/or symptoms of heart failure at outpatient clinics. Approximately half of the patients were in New York Heart Association class III, and 7% vs 34% of patients of the index vs validation cohort had heart failure with preserved ejection fraction. According to study design, all patients used diuretics, but owing to the inclusion criteria of both cohorts, patients were not on optimal, evidence-based medical therapy. In the follow-up phase, uptitration to guideline-recommended doses was encouraged. CONCLUSION: By using a novel systems biology approach, incorporating demographics, biomarkers, genome-wide analysis, and proteomics, a model that predicts response to therapy will be developed, which should be instrumental in developing alternative therapies for patients with suboptimal response to currently recommended therapies and thus further improve care for patients with heart failure.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle