Heart Failure During the COVID-19 Pandemic: Clinical, Diagnostic, Management, and Organizational Dilemmas
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus 2019 (COVID-19) infection pandemic has affected the care of patients with heart failure (HF). Several consensus documents describe the appropriate diagnostic algorithm and treatment approach for patients with HF and associated COVID-19 infection. However, few questions about the mechanisms by which COVID can exacerbate HF in patients with high-risk (Stage B) or symptomatic HF (Stage C) remain unanswered. Therefore, the type of HF occurring during infection is poorly investigated. The diagnostic differentiation and management should be focused on the identification of the HF phenotype, underlying causes, and subsequent tailored therapy. In this framework, the relationship existing between COVID and onset of acute decompensated HF, isolated right HF, and cardiogenic shock is questioned, and the specific management is mainly based on local hospital organization rather than a standardized model. Similarly, some specific populations such as advanced HF, heart transplant, patients with left ventricular assist device (LVAD), or valve disease remain under investigated. In this systematic review, we examine recent advances regarding the relationships between HF and COVID-19 pandemic with respect to epidemiology, pathogenetic mechanisms, and differential diagnosis. Also, according to the recent HF guidelines definition, we highlight different clinical profile identification, pointing out the main concerns in understudied HF populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».