Optimizing Outcomes in Heart Failure: 2022 and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Although the development of therapies and tools for the improved management of heart failure (HF) continues apace, day-to-day management in clinical practice is often far from ideal. A Cardiovascular Round Table workshop was convened by the European Society of Cardiology (ESC) to identify barriers to the optimal implementation of therapies and guidelines and to consider mitigation strategies to improve patient outcomes in the future. Key challenges identified included the complexity of HF itself and its treatment, financial constraints and the perception of HF treatments as costly, failure to meet the needs of patients, suboptimal outpatient management, and the fragmented nature of healthcare systems. It was discussed that ongoing initiatives may help to address some of these barriers, such as changes incorporated into the 2021 ESC HF guideline, ESC Heart Failure Association quality indicators, quality improvement registries (e.g. EuroHeart), new ESC guidelines for patients, and the universal definition of HF. Additional priority action points discussed to promote further improvements included revised definitions of HF 'phenotypes' based on trial data, the development of implementation strategies, improved affordability, greater regulator/payer involvement, increased patient education, further development of patient-reported outcomes, better incorporation of guidelines into primary care systems, and targeted education for primary care practitioners. Finally, it was concluded that overarching changes are needed to improve current HF care models, such as the development of a standardized pathway, with a common adaptable digital backbone, decision-making support, and data integration, to ensure that the model 'learns' as the management of HF continues to evolve.
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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 | 0,055 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».