Reflecting on the advancements of HFrEF therapies over the last two decades and predicting what is yet to come
Notice bibliographique
Résumé
What was once considered a topic best avoided, managing heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) has become the focus of many drug and device therapies. While the four pillars of guideline-directed medical therapies have successfully reduced heart failure hospitalizations, and some have even impacted cardiovascular mortality in randomized controlled trials (RCTs), patient-reported outcomes have emerged as important endpoints that merit greater emphasis in future studies. The prospect of an oral inotrope seems more probable now as targets for drug therapies have moved from neurohormonal modulation to intracellular mechanisms and direct cardiac myosin stimulation. While we have come a long way in safely providing durable mechanical circulatory support to patients with advanced HFrEF, several percutaneous device therapies have emerged, and many are under investigation. Biomarkers have shown promise in not only improving our ability to diagnose incident heart failure but also our potential to implicate specific pathophysiological pathways. The once-forgotten concept of discordance between pressure and volume, the forgotten splanchnic venous and lymphatic compartments, have all emerged as promising targets for diagnosing and treating heart failure in the not-so-distant future. The increase in heart failure-related cardiogenic shock (CS) has revived interest in defining optimal perfusion targets and designing RCTs in CS. Rapid developments in remote monitoring, telemedicine, and artificial intelligence promise to change the face of heart failure care. In this state-of-the-art review, we reminisce about the past, highlight the present, and predict what might be the future of HFrEF therapies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».