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Enregistrement W3019853805 · doi:10.1002/ejhf.1511

April 2020 at a Glance: Epidemiology, Prevention, and Biomarkers

2020· article· en· W3019853805 sur OpenAlexaff
Marianna Adamo, Carlo Lombardi, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiogenic shockHeart failureEpidemiologyMyocardial infarctionInternal medicineIncidence (geometry)Cardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data about epidemiology of heart failure (HF) in Europe are largely insufficient.1, 2 The Heart Failure Association Atlas registry is the first European study providing information about HF epidemiology, resource, and reimbursement policies for HF management.3 Studies defining prevalence and outcome of HF in Asia are also limited.4, 5 The Heart Failure Registry of Patient Outcomes (HERO) includes patients admitted for HF in 73 Chinese centres. In-hospital mortality rate was 3.2%, and incidence of early mortality or readmission was 22%.6 Incidence and trends of cardiogenic shock complicating acute myocardial infarction have recently been reported in a Danish cohort.7. In this issue, French data are provided. The prevalence of cardiogenic shock after acute myocardial infarction decreased from 2005 (5.9%) to 2015 (2.8%), whilst the use of invasive management increased over time. In-hospital mortality remained unchanged.8 Inflammation has a central role in the pathophysiology of HF.9 Kaluza et al.10 investigated the association between anti-inflammatory potential of diet, estimated using an anti-inflammatory diet index (AIDI), and risk of HF. An inverse association between the AIDI and HF incidence was observed in current and ex-smokers but not in never-smokers. Bio-adrenomedullin (bio-ADM) is a possible marker of congestion.11 Pandhi et al.12 confirmed that high bio-ADM levels at discharge are strongly associated with residual congestion in patients with acute HF. Moreover, combined with high dose of loop diuretics, high bio-ADM was associated with a four-fold increased risk of HF rehospitalization at 60 days.12 Natriuretic peptides have a main role in the diagnosis and stratification of HF patients.13 However, their role may be limited in patients with atrial fibrillation. Kuan et al.14 evaluated the diagnostic performance of natriuretic peptides and troponin as diagnostic markers in patients with acute HF and atrial fibrillation. They found that mid-regional proADM yielded the best results for HF diagnosis. Fibroblast growth factor 23 (FGF23) is involved in HF pathophysiology.15. Stöhr et al.16 investigated the role of intact and C-terminal FGF23 (iFGF23 and cFGF23) in predicting prognosis of elderly patients with HF. Only cFGF23 was a predictor of HF events at 3 months. Sodium–glucose co-transporter 2 inhibitors are one of the most promising agents for the treatment of chronic HF.17 Their role in the acute setting is less known. In a pilot trial, 80 patients with acute HF were randomized to empagliflozin 10 mg/day or placebo for 30 days. Empagliflozin did not improve significantly symptoms, diuretic response, natriuretic peptide levels, and length of hospital stay but reduced worsening HF, rehospitalization for HF and death at 60 days.18 Janwanishstaporn et al.19 investigated the prognostic role of left ventricular ejection fraction (LVEF) in patients hospitalized for acute HF. A progressively lower risk of clinical events was found as LVEF increased. The prognostic impact of LVEF was greater in patients with ischaemic aetiology or pre-existing HF. No trial evaluated the benefits of left ventricular assist device as destination therapy in Europe, to date.20 Karason et al.21 show the design of a randomized comparison between left ventricular assist device and optimal medical therapy in patients with advanced HF not suitable for cardiac transplantation. Two-year survival, mid-term benefits, and costs will be explored.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1780,123

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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