Optimizing Foundational Therapies in Patients With HFrEF
Notice bibliographique
Résumé
Given the high risk of adverse outcomes in patients with heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF), there is an urgent need for the initiation and titration of guideline-directed medical therapy (GDMT) that can reduce the risk of morbidity and mortality. Clinical practice guidelines are now emphasizing the need for early and rapid initiation of therapies that have cardiovascular benefit. Recognizing that there are many barriers to GDMT initiation and optimization, health care providers should aim to introduce the 4 pillars of quadruple therapy now recommended by most clinical practice guidelines: angiotensin receptor-neprilysin inhibitors, beta-blockers, mineralocorticoid receptor antagonists, and sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors. A large proportion of patients with HFrEF do not have clinical contraindications to GDMT but are not treated with these therapies. Early initiation of low-dose combination therapy should be tolerated by most patients. However, patient-related factors such as hemodynamics, frailty, and laboratory values will need consideration for maximum tolerated GDMT. GDMT initiation in acute heart failure hospitalization represents another important avenue to improve use of GDMT. Finally, removal of therapies that do not have clear cardiovascular benefit should be considered to lower polypharmacy and reduce the risk of adverse side effects. Future prospective studies aimed at guiding optimal implementation of quadruple therapy are warranted to reduce morbidity and mortality in patients with HFrEF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».