Acute Heart Failure: Lessons Learned, Roads Ahead
Notice bibliographique
Résumé
Acute heart failure remains a major challenge for clinicians and healthcare systems.The number of annual hospitalizations for acute heart failure is rising due to the aging of the general population and the increasing prevalence of heart failure.Heart failure is the leading cause of unplanned hospitalizations for patients older than 65 years in developed countries.1 -4 These acute events impact the natural history of heart failure progression, as demonstrated by the dramatic increase in the rate of death and rehospitalizations after an acute heart failure episode.5 -7 Similarly, unplanned visits for worsening symptoms requiring intravenous diuretic treatment are also associated with poor prognosis, with a greater than four-fold increase in subsequent mortality.8,9 The available treatment options (primarily diuretics or vasodilators in normo/hypertensive patients) provide symptomatic relief, 1,10 but no therapies for acute heart failure have been shown to improve clinical outcomes in prospective, randomized trials.Thus, reducing morbidity and prolonging survival remain major unmet needs for patients with acute heart failure.10 -12 Acute heart failure is an ideal target for development of new therapeutic interventions given its high frequency and negative impact on clinical outcomes.However, substantial investments in research and development have not yielded proof of efficacy and safety for any of the therapies tested. Results of recent mega-trials in acute heart failureThe goal of improving outcomes for patients with acute heart failure has fostered an emphasis on mega-trials, designed to enrol a sufficiently large number of patients to detect improvements in
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».