Practical Algorithms for Early Diagnosis of Heart Failure and Heart Stress Using NT-proBNP: A Clinical Consensus Statement from the Heart Failure Association of the ESC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing heart failure is often difficult due to the non-specific nature of symptoms, which can be caused by a range of medical conditions. Natriuretic peptides (NPs) have been recognized as important biomarkers for diagnosing heart failure. This document from the Heart Failure Association examines the practical uses of N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) in various clinical scenarios. The concentrations of NT-proBNP vary according to the patient profile and the clinical scenario, therefore values should be interpreted with caution to ensure appropriate diagnosis. Validated cut-points are provided to rule in or rule out acute heart failure in the emergency department and to diagnose de novo heart failure in the outpatient setting. We also coin the concept of 'heart stress' when NT-proBNP levels are elevated in an asymptomatic patient with risk factors for heart failure (i.e. diabetes, hypertension, coronary artery disease), underlying the development of cardiac dysfunction and further increased risk. We propose a simple acronym for healthcare professionals and patients, FIND-HF, which serves as a prompt to consider heart failure: Fatigue, Increased water accumulation, Natriuretic peptide testing, and Dyspnoea. Use of this acronym would enable the early diagnosis of heart failure. Overall, understanding and utilizing NT-proBNP levels will lead to earlier and more accurate diagnoses of heart failure ultimately improving patient outcomes and reducing healthcare costs.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle