Optimal Usage of Sacubitril/Valsartan for the Treatment of Heart Failure: The Importance of Optimizing Heart Failure Care in Canada
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) with reduced ejection fraction represents approximately 50% of the 600,000 Canadians currently living with HF and over 90,000 new cases diagnosed each year. The angiotensin receptor neprilysin inhibitor, sacubitril/valsartan, demonstrated superior efficacy in reducing cardiovascular death and HF hospitalization over standard of care therapy. METHODS: The potential magnitude of benefit in Canada with respect to preventing or postponing deaths and reducing hospitalizations resulting from its optimal implementation in patients with HF with an ejection fraction <40% was estimated based on published sources. RESULTS: Of the potentially eligible 225,562 patients, this would amount to the prevention of 4699 cardiovascular deaths and first HF hospitalizations, 3698 thirty-day HF readmissions, and 2820 deaths due to all-cause mortality. The number of patients receiving sacubitril/valsartan nationally in 2018 was 27,267. This represents approximately 12% of the calculated eligible population for this therapy in Canada. CONCLUSIONS: The findings from this analysis suggest that a substantial number of deaths, hospitalizations, and HF readmissions could potentially be avoided by optimal usage of sacubitril/valsartan therapy in Canada. This emphasizes the importance of rapidly and appropriately implementing evidence-based medications into routine clinical practice, to achieve the best possible outcomes for our patients with HF and to reduce the high burden and cost of HF in Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle