Clinical Profiles in Acute Heart Failure: An Urgent Need for a New Approach
Notice bibliographique
Résumé
Acute heart failure (HF) is a major public health concern, responsible for >26 million hospitalizations per year worldwide. Many trials have investigated new therapeutic options for acute HF, with most revealing equivocal results. Successful innovations in therapy for acute HF have remained limited, and standard of care has remained largely unchanged over the past decade, suggesting the need for a new approach for therapeutic decision making and clinical trial design in acute HF. This manuscript focuses on one approach that could prove useful in the development and application of novel therapies: classification of patients based on clinical profiles. While previous attempts at developing clinical profiles were successful in stratifying patients based on clinical and laboratory variables, they have not been utilized for personalized treatment strategies that improve patient outcomes. We suggest a new approach to the creation of clinical profiles that could stratify patients based on their underlying aetiology and their response to novel interventions. We also investigate novel analytic approaches to the creation of new clinical profiles that both investigators and clinicians alike could utilize to inform clinical trial design and the application of new therapies. Despite a large number of clinical trials for new therapeutic options, the treatment of acute HF has seen few advances over the past decades. Innovative approaches to patient selection through the use of clinical profiles could help to identify patients most likely to benefit from novel interventions and lead to the discovery of new therapeutic options.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».