Heart Failure Patients Unresponsive to Implantable Cardioverter-Defibrillator Therapy: A Neglected Problem
Notice bibliographique
Résumé
After publication of the DANISH (Danish Study to Assess the Efficacy of ICDs in Patients with Non-ischemic Systolic Heart Failure on Mortality) trial,1 a debate has arisen in the cardiologists' community on the clinical benefit of implantable cardioverter-defibrillator (ICD) in the modern therapy of non-ischaemic heart failure (HF) patients,2 selected according to the current ICD guideline recommendations (i.e. ejection fraction value and HF functional class).3 The DANISH trial is a recent large randomized controlled trial that compared ICD therapy vs. optimal medical treatment in patients with non-ischaemic cardiomyopathy, and reported no mortality benefit of ICD therapy.1 In support of the current guidelines, recent meta-analyses showed instead a statistically significant clinical efficacy of ICD therapy by pooling DANISH results with those of the earlier studies carried out in the 2000s.4 In this debate, little attention has been paid to the different factors concurring to ICD clinical benefit and to their evolution over time. The clinical benefit of ICD therapy in patients with HF and low ejection fraction is mainly determined by: (i) the baseline risk of total mortality, cardiac death, and sudden cardiac death (SCD); (ii) the percentage of ICD-unresponsive patients (i.e. patients experiencing SCD despite ICD implantation). In particular, the unresponsiveness of patients to ICD therapy and its detrimental effects on ICD clinical benefit are a crucial, but fairly neglected problem.5
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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 | 0,025 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».