Medical Therapy for Heart Failure Associated With Pulmonary Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
The past 2 decades have witnessed a >40% improvement in mortality for patients with heart failure and left ventricular systolic dysfunction. 1 This success has coincided with the stepwise availability of drugs that target neurohormonal activation: β-adrenergic receptor blockers (β-blockers), ACE (angiotensin-converting enzyme) inhibitors and ANG (angiotensin) II blockers, neprilysin inhibitors, and aldosterone antagonists. Our understanding of right heart failure (RHF) has lagged behind and many proven targeted therapies for left heart failure do not appear to provide similar benefits for RHF. Until recently, the right ventricle (RV) has often been viewed as less important than the left ventricle and in contemporary literature received the moniker “The Forgotten Ventricle”. Recent advances in echocardiography and magnetic resonance imaging have enabled detailed assessments of RV anatomy and physiology in both health and disease allowing us to more accurately describe the clinical sequelae and end-organ manifestations of RHF. RV function is now recognized as one of the most important predictors of prognosis in many cardiovascular disease states. 2 Despite the significance of RV function to survival, there are no clinically approved therapies that directly nor selectively improve RV function. As well, relative to our understanding of left heart failure, the basis for RHF remains poorly understood. This article aims to condense the current knowledge on RV adaptation and failure, review current management strategies for RHF, and explore evolving therapeutic approaches.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».