MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214687512 · doi:10.14740/cr1330

Updates on Baroreflex Activation Therapy and Vagus Nerve Stimulation for Treatment of Heart Failure With Reduced Ejection Fraction

2022· review· en· W4214687512 sur OpenAlexvenueno aff
Natasha Babar, Dalia Giedrimienė

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVagus nerve stimulationEjection fractionHeart failureMedicineNeuromodulationCardiologyInternal medicineVagus nerveStimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,394
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,103 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCardiology ResearchMême sujetVagus Nerve Stimulation ResearchTravaux en français237 207