Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: It is well known that patients with heart failure also suffer from a large number of comorbid conditions, which confound their heart failure management and adversely affect the prognosis. The purpose of this review is to evaluate the latest developments of these conditions. RECENT FINDINGS: Chronic lung disease commonly coexists with heart failure. It is more prevalent and worsens prognosis more in patients with preserved (heart failure with preserved ejection fraction) than with reduced ejection fraction (heart failure with reduced ejection fraction). Patients with diabetes have increased risk of incident heart failure, and as a comorbid condition it adversely affects prognosis. The relative impact on mortality and heart failure hospitalization remains controversial. Renal dysfunction is also common in patients with heart failure, with similar prevalence among those with preserved ejection fraction and those with reduced ejection fraction. The prognosis seems mainly related to long-term changes in kidney function, rather than to short-term changes in serum creatinine. Anemia and iron deficiency have a similar profile in terms of prevalence and impact on prognosis. Recent data suggest a benefit of intravenous iron infusion in patients who are iron deficient. SUMMARY: As patients with comorbid conditions are frequently excluded from clinical trials, future clinical trials should recruit these patients and include endpoints that will be reflective of these conditions.
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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) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».