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Enregistrement W4294490855 · doi:10.1016/j.cjco.2022.08.003

Use of Guideline-Directed Medical Therapy in Patients Aged ≥ 65 Years After the Diagnosis of Heart Failure: A Canadian Population-Based Study

2022· article· en· W4294490855 sur OpenAlexafffundabout
Muizz Wahid, Vivian Aghanya, Nariman Sepehrvand, Douglas C. Dover, Padma Kaul, Justin A. Ezekowitz

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésGuidelineHeart failureMedical therapyMedicineIntensive care medicinePopulationInternal medicinePathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Guideline-directed medical therapy (GDMT) improves clinical outcomes in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Despite its proven efficacy, GDMT is underutilized in clinical practice. The current study examines GDMT utilization after incident hospitalization for HF to promote medication initiation, and titration to target dosing within a reasonable time period. Methods: This observational study identified 66,372 patients with HFrEF who were aged ≥ 65 years and had an incident HF hospitalization, using administrative health data (2013-2018). GDMT (angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, angiotensin receptor-neprilysin inhibitors, β-blockers (BB), and mineralocorticoid receptor antagonists ) received within the 6 months after hospitalization was evaluated by monitoring therapy combinations, optimal dosing (proportion receiving ≥ 50% of the target dose for these inhibitors and blockers, and any dose of MRA), and maximal and last dose assessed, and by use of a GDMT intensity score. Results: Among patients with HFrEF, 4768 (7.2%) were on no therapy, 17,184 (25.9%), were on monotherapy, 30,912 (46.6%) were on dual therapy, and 13,508 (20.4%) were on triple therapy. Only 8747 (13.2%) and 5484 (8.3%) achieved optimal GDMT based on the maximum dose and the last dispensed dose, respectively, within 6 months postdischarge. Finally, 38,869 (58.6%) achieved < 50% of the maximum intensity score, 23,006 (34.7%) achieved between 50% and 74% of the maximum intensity score, and 4497 (6.8%) achieved a score that was ≥ 75% of the maximum intensity score. Conclusions: Current pharmacologic management for patients with HFrEF does not align with the Canadian guidelines. Given this gap in care, innovative strategies to optimize care in patients with HFrEF are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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