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Enregistrement W3158365458 · doi:10.1002/clc.23576

Perceived risk profile and treatment optimization in heart failure: an analysis from BIOlogy Study to TAilored Treatment in chronic heart failure

2021· article· en· W3158365458 sur OpenAlexaff
Masatake Kobayashi, Adriaan A. Voors, Wouter Ouwerkerk, Kévin Duarte, Nicolas Girerd, Patrick Rossignol, Marco Metra, Chim C. Lang, Leong L. Ng, Gerasimos Filippatos, Kenneth Dickstein, Dirk J. van Veldhuisen, Faı̈ez Zannad, João Pedro Ferreira

Notice bibliographique

RevueClinical Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureInternal medicineAdverse effectCardiologyRenal functionHyperkalemiaBradycardiaBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Achieving target doses of angiotensin-converting-enzyme inhibitor/angiotensin-receptor blockers (ACEi/ARB) and beta-blockers in heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) is often underperformed. In BIOlogy Study to TAilored Treatment in chronic heart failure (BIOSTAT-CHF) study, many patients were not up-titrated for which no clear reason was reported. Therefore, we hypothesized that perceived-risk profile might influence treatment optimization. METHODS: We studied 2100 patients with HFrEF (LVEF≤40%) to compare the clinical characteristics and adverse events associated with treatment up-titration (after a 3-month titration protocol) between; a) patients not reaching target doses for unclear reason; b) patients not reaching target doses due to symptoms and/or side effects; c) patients reaching target doses. RESULTS: For ACEi/ARB, (a), (b) and (c) was observed in 51.3%, 25.9% and 22.7% of patients, respectively. For beta-blockers, (a), (b) and (c) was observed in 67.5%, 20.2% and 12.3% of patients, respectively. By multinomial logistic regression analysis for ACEi/ARB, patients in group (a) and (b) had lower blood pressure and poorer renal function, and patients in group (a) were older and had lower ejection fraction. For beta-blockers, patients in group (a) and (b) had more severe congestion and lower heart rate. At 9 months, adverse events (i.e., hypotension, bradycardia, renal impairment, and hyperkalemia) occurred similarly among the three groups. CONCLUSIONS: Patients in whom clinicians did not give a reason why up-titration was missed were older and had more co-morbidities. Patients in whom up-titration was achieved did not have excess adverse events. However, from these observational findings, the pattern of subsequent adverse events among patients in whom up-titration was missed cannot be determined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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