Heart failure treatment in patients with cardiac implantable electronic devices: Opportunity for improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF) is the predominant indication for cardiac resynchronization therapy (CRT) and implantable cardioverter-defibrillator (ICD) implantation. The care gap and opportunity to optimize guideline-directed medical therapy (GDMT) is unclear. OBJECTIVE: We sought to define uptake, eligibility, dose, and adherence to GDMT in patients with CRT/ICD and HFrEF. METHODS: MEDLINE was searched from 2000 to July 2021 for major randomized trials, registries, and cohort studies evaluating GDMT in this population. Thirty-eight studies focused on medical therapy in patients with CRT/ICD devices (CRT = 23, ICD = 11, and both = 4). RESULTS: In the pivotal device trials, ACEI/ARB and beta-blocker use was high (mean 94%, range 41%-99%; and 83%, range 27%-97%, respectively), but mineralocorticoid receptor antagonists were modest (mean 45%, range 32%-61%), in keeping with guidelines of that era. Similar results were found in observational registries. CRT was associated with beta-blocker uptitration, while the effects on ACEI/ARB were less consistent. For beta blockers, 57%-68% of patients were uptitrated, increasing the mean percent of target dose achieved by 24% from baseline to follow-up. In one study, adherence increased, for ACEI/ARB from 37% to 55% and beta blockers 34% to 58%. Only 1 study assessed potential eligibility at implant for sacubitril-valsartan (72%) or ivabradine (28%), and no study examined sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors. Increased uptake, titration, and dose was associated with reduced mortality, hospitalization, and device therapies. CONCLUSION: Patients with HFrEF and ICD/CRT are undertreated with respect to GDMT, and there is opportunity to optimize therapy to improve morbidity and mortality.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».