Practical guidance on the use of sacubitril/valsartan for heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Sacubitril/valsartan is a first-in-class angiotensin receptor-neprilysin inhibitor (ARNI) that has been recommended in clinical practice guidelines to reduce morbidity and mortality in patients with chronic, symptomatic heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF). This review provides an overview of ARNI therapy, proposes strategies to improve the implementation of sacubitril/valsartan in clinical practice, and provides clinicians with evidence-based, practical guidance on the use of sacubitril/valsartan in patients with HFrEF. Despite evidence demonstrating the benefits of ARNI therapy over standard of care, only a fraction of eligible patients takes sacubitril/valsartan. Barriers preventing the prescription of sacubitril/valsartan in eligible patients may include practitioners' unfamiliarity with ARNIs, safety concerns, and payer reimbursement issues. The optimal implementation of sacubitril/valsartan in clinical practice has the potential to reduce the overall burden of HF. Throughout this review, we describe our experience with sacubitril/valsartan, including strategies for the management of adverse events and common patient concerns. In addition, a strategy for the gradual introduction of sacubitril/valsartan using a treatment sequence scheme is proposed.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».