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Enregistrement W4306251303 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.1037

A novel algorithm for rapid sequence optimization of guideline directed medical therapy for heart failure with reduced ejection fraction

2022· article· en· W4306251303 sur OpenAlexaff
A. Shekhar Pandey, A Bonsignore, Arjun Pandey, I. Bonvanie, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of GuelphCambridge Cardiac Care CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionGuidelineHeart failureInternal medicineAngiotensin Receptor BlockersCardiologyAlgorithmAngiotensin-converting enzymeBlood pressurePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Current guidelines for management of Heart Failure with Reduced Ejection Fraction (HFrEF) recommend Beta-blockers, Angiotensin Receptor Neprilysin Inhibitors (ARNI), Mineralocorticoid Receptor Antagonists (MRA) and SGLT2 inhibitors. However, guideline-directed medical therapies (GDMT) remain underutilized. The 2018 CHAMP-HF registry of HFrEF patients demonstrated that only 1% of patients were treated with target doses of Beta-blockers, MRA and ACE-inhibitors (ACE-I) and Angiotensin Receptor Blocker (ARB) or ARNI. Historically, HFrEF therapies were initiated and up-titrated sequentially. Recent expert commentary has suggested a more aggressive approach of initiating all 4 classes of therapy at low doses after which patients should be up-titrated to target dose Purpose This study tested a novel, virtual HFrEF optimization program with the goal of achieving GDMT using a novel “rapid sequence” algorithm. Methods We conducted a single center study at a regional cardiovascular centre using a prospective pre-post design. NYHA class II/III HFrEF patients referred from both inpatient and outpatient settings were enrolled in a virtual 3-month HFrEF optimization program. All participants underwent an initial consult with a program nurse and cardiologist. After this, all patients were seen remotely by a nurse every two weeks for adjustment of HFrEF medications. At week 1, patients started on ARNI and SGLT2i. After week 3, Beta-Blocker was initiated. After week 5, MRA was initiated. Following this, medications were up-titrated every two weeks, based on clinical judgement of the overseeing cardiologist. Vital signs and bloodwork were obtained after all medication adjustments. In addition, all patients were seen once weekly by a kinesiologist for lifestyle optimization and counselling. Results From April 2020 to January 2021, 297 NYHA class II/III HFrEF patients enrolled in the virtual HFrEF optimization program. Mean age was 69 and 63% were male. Mean ejection fraction was 28% and 54% had ischemic cardiomyopathy. At intake, the proportion of patients prescribed maximally-tolerated dosage was 64% for Beta-Blockers, 7% for MRA, 1% for ARNI and 1% for SGLT2i. At 3-month follow-up, maximally-tolerated dose was prescribed in 84% of patients for beta-blockers (p<0.01), 58% for MRA (p<0.01), 77% for SGLT2i (p<0.01) and 96% for ARNI (p<0.01). 39% of patients achieved maximal doses of all 4 classes of medications at follow-up. No medication-related adverse events were reported and 18 patients were hospitalized for HF exacerbation during study follow-up. Conclusions This study demonstrates that a program using aggressive GDMT initiation can safely and effectively improve uptake of therapy in HFrEF patients. Future research should examine HFrEF “rapid sequence” optimization on patient outcomes in a randomized setting. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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