Updates on Baroreflex Activation Therapy and Vagus Nerve Stimulation for Treatment of Heart Failure With Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, neuromodulation via baroreflex activation therapy (BAT) and vagus nerve stimulation (VNS) has emerged as an innovative approach for the treatment of heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). A review of the literature was conducted to examine the latest efficacy and safety data on neuromodulation for the treatment of HFrEF. Two independent researchers searched the PubMed, clinicaltrials.org, and the Cochrane databases for the most recent data on BAT and VNS published between 2013 and 2019. A total of nine studies were identified. BAT and VNS therapy consistently improved subjective heart failure parameters including New York Heart Association class and Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire. Improvements in objective cardiac parameters such as left ventricular ejection fraction (LVEF) were less consistently seen; however, where present, ranged from +3% to +6%, in line with improvements seen after other guideline directed therapy such as left ventricular assist device (LVAD). Benefits of BAT showed a predilection for patients without cardiac resynchronization therapy (CRT) and efficacy of VNS therapy varied with device type. The clinical application of BAT and VNS was found to be limited due to low-powered data, inconsistencies in study design, short-term follow-up and lack of diversity in patient recruitment. Well-powered studies with consistent design, longer follow-up and diverse populations are warranted before BAT and VNS can be incorporated into heart failure guidelines and clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».