A Novel Approach to Medical Management of Heart Failure With Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
The advent of newly available medical therapies for heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) has resulted in many potential therapeutic combinations, increasing treatment complexity. Publication of expert consensus guidelines and initiatives aimed to improve implementation of treatment has emphasized sequential stepwise initiation and titration of medical therapy, which is labour intensive. Data taken from heart failure registries show suboptimal use of medications, prolonged titration times, and consequently little change in dose intensity, all of which indicate therapeutic inertia. Recently published evidence indicates that 4 medication classes-renin-angiotensin-neprilysin inhibitors, β-blockers, mineralocorticoid antagonists, and sodium-glucose cotransporter inhibitors-which we refer to as Foundational Therapy, confer rapid and robust reduction in both morbidity and mortality in most patients with HFrEF and that they work in additive fashion. Additional morbidity and mortality may be observed following addition of several personalized therapies in specific subgroups of patients. In this review, we discuss mechanisms of action of these therapies and propose a framework for their implementation, based on several principles. These include the critical importance of rapid initiation of all 4 Foundational Therapies followed by their titration to target doses, emphasis on multiple simultaneous drug changes with each patient encounter, attention to patient-specific factors in choice of medication class, leveraging inpatient care, use of the entire health care team, and alternative (ie, virtual visits) modes of care. We have incorporated these principles into a Cluster Scheme designed to facilitate timely and optimal medical treatment for patients with HFrEF.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».