Physician Perspectives on the Diagnosis and Management of Heart Failure With Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF) carries high morbidity and mortality. Compared with HF with reduced ejection fraction (HFrEF), HFpEF is difficult to diagnose, and lacks evidence-based treatments. In this survey we assessed perceptions of cardiologists, internists, and primary care physicians (PCPs) regarding HFpEF diagnosis and management. Methods In total, 159 cardiologists, 89 internists, and 200 PCPs from across Canada completed an online survey, with response rates of 14%-17%. Results The perceived prevalence of HFpEF vs HFrEF was similar across physician types (58% HFrEF, 42% HFpEF). Thirty-seven percent of PCPs did not differentiate HF on the basis of ejection fraction. All physician types ranked symptom and mortality reduction as treatment priorities. Ninety-two percent of specialists believed that HFpEF is best comanaged by PCPs and specialists, whereas one-fifth of PCPs suggested PCP management alone. Compared with specialists, PCPs were more likely to underestimate HFpEF mortality and less aware of sex differences in the prevalence of HFpEF vs HFrEF (all P < 0.001). Fewer PCPs use natriuretic peptides for diagnosis ( P < 0.001). All physician types listed cost and availability as barriers to natriuretic peptide use. Ninety-one percent of PCPs incorrectly identified various therapies as effective for improving HFpEF outcomes. Most of all physicians expressed a strong desire to increase knowledge of diagnostic and treatment algorithms for HFpEF. Conclusions There are substantial knowledge gaps in the diagnosis and management of HFpEF, particularly among PCPs. Because of the prevalence of HFpEF in primary care, strategies are required to reduce these gaps.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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 ».