Highlights in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) remains a major cause of mortality, morbidity, and poor quality of life. It is an area of active research. This article is aimed to give an update on recent advances in all aspects of this syndrome. Major changes occurred in drug treatment of HF with reduced ejection fraction (HFrEF). Sacubitril/valsartan is indicated as a substitute to ACEi/ARBs after PARADIGM-HF (hazard ratio [HR], 0.80; 95% confidence interval [CI], 0.73 to 0.87 for sacubitril/valsartan vs. enalapril for the primary endpoint and Wei, Lin and Weissfeld HR 0.79, 95% CI 0.71-0.89 for recurrent events). Its initiation was then shown as safe and potentially useful in recent studies in patients hospitalized for acute HF. More recently, dapagliflozin and prevention of adverse-outcomes in DAPA-HF trial showed the beneficial effects of the sodium-glucose transporter type 2 inhibitor dapaglifozin vs. placebo, added to optimal standard therapy [HR, 0.74; 95% CI, 0.65 to 0.85;0.74; 95% CI, 0.65 to 0.85 for the primary endpoint]. Trials with other SGLT 2 inhibitors and in other patients, such as those with HF with preserved ejection fraction (HFpEF) or with recent decompensation, are ongoing. Multiple studies showed the unfavourable prognostic significance of abnormalities in serum potassium levels. Potassium lowering agents may allow initiation and titration of mineralocorticoid antagonists in a larger proportion of patients. Meta-analyses suggest better outcomes with ferric carboxymaltose in patients with iron deficiency. Drugs effective in HFrEF may be useful also in HF with mid-range ejection fraction. Better diagnosis and phenotype characterization seem warranted in HF with preserved ejection fraction. These and other burning aspects of HF research are summarized and reviewed in this article.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,029 |
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 ».