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Enregistrement W3048693937 · doi:10.1007/s10741-020-10004-6

Bias in natriuretic peptide-guided heart failure trials: time to improve guideline adherence using alternative approaches

2020· review· en· W3048693937 sur OpenAlexaff
Susan Stienen, Ankeet S. Bhatt, João Pedro Ferreira, Muthiah Vaduganathan, James L. Januzzi, Kirkwood F. Adams, Jean‐Claude Tardif, Patrick Rossignol, Faı̈ez Zannad

Notice bibliographique

RevueHeart Failure Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEuropean Society of Cardiology
Mots-clésMedicineGuidelineHeart failureIntensive care medicineEjection fractionNatriuretic peptideClinical trialRandomized controlled trialBiomarkerInternal medicineCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) with currently available therapies reduces morbidity and mortality. However, implementation of these therapies is a problem with only few patients achieving guideline-recommended maximal doses of therapy. In an effort to improve guideline adherence and uptitration, several trials have investigated a biomarker-guided strategy (using natriuretic peptide targets in specific), but although conceptually promising, these trials failed to show a consistent beneficial effect on outcomes. In this review, we discuss different methodological issues that may explain the failure of these trials and offer potential solutions. Moreover, alternative approaches to increase heart failure guideline adherence are evaluated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,011

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 Opus0,360
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,069 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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