Heart failure with preserved ejection fraction: recent concepts in diagnosis, mechanisms and management
Notice bibliographique
Résumé
It is estimated that half of all patients with heart failure (HF) have HF with preserved ejection fraction (HFpEF). Yet this form of HF remains a diagnostic and therapeutic challenge. Differentiating HFpEF from other causes of dyspnoea may require advanced diagnostic methods, such as exercise echocardiography, invasive haemodynamics and investigations for 'HFpEF mimickers'. While the classification of HF has relied heavily on cut-points in left ventricular ejection fraction (LVEF), recent evidence points towards a gradual shift in underlying mechanisms, phenotypes and response to therapies as LVEF increases. For example, among patients with HF, the proportion of hospitalisations and deaths due to cardiac causes decreases as LVEF increases. Medication classes that are efficacious in HF with reduced ejection fraction (HFrEF) have been less so at higher LVEF ranges, decreasing the risk of HF hospitalisation but not cardiovascular or all-cause death in HFpEF. These observations reflect the burden of non-cardiac comorbidities as LVEF increases and highlight the complex pathophysiological mechanisms, both cardiac and non-cardiac, underpinning HFpEF. Treatment with sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors reduces the risk of composite cardiovascular events, driven by a reduction in HF hospitalisations; renin-angiotensin-aldosterone blockers and angiotensin-neprilysin inhibitors result in smaller reductions in HF hospitalisations among patients with HFpEF. Comprehensive management of HFpEF includes exercise as well as treatment of risk factors and comorbidities. Classification based on phenotypes may facilitate a more targeted approach to treatment than LVEF categorisation, which sets arbitrary cut-points when LVEF is a continuum. This narrative review summarises the pathophysiology, diagnosis, classification and management of patients with HFpEF.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».