Guideline-Directed Medical Therapy in Severe Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: An Analysis from the HELP-HF Registry
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Persistent symptoms despite guideline-directed medical therapy (GDMT) and poor tolerance of GDMT are hallmarks of patients with advanced heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF). However, real-world data on GDMT use, dose, and prognostic implications are lacking. METHODS AND RESULTS: We included 699 consecutive patients with HFrEF and at least one 'I NEED HELP' marker for advanced HF enrolled in a multicentre registry. Beta-blockers (BB) were administered to 574 (82%) patients, angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers or angiotensin receptor-neprilysin inhibitors (ACEi/ARB/ARNI) were administered to 381 (55%) patients and 416 (60%) received mineralocorticoid receptor antagonists (MRA). Overall, ≥50% of target doses were reached in 41%, 22%, and 56% of the patients on BB, ACEi/ARB/ARNI and MRA, respectively. Hypotension, bradycardia, kidney dysfunction and hyperkalaemia were the main causes of underprescription and/or underdosing, but up to a half of the patients did not receive target doses for unknown causes (51%, 41%, and 55% for BB, ACEi/ARB/ARNI and MRA, respectively). The proportions of patients receiving BB and ACEi/ARB/ARNI were lower among those fulfilling the 2018 HFA-ESC criteria for advanced HF. Treatment with BB and ACEi/ARB/ARNI were associated with a lower risk of death or HF hospitalizations (adjusted hazard ratio [HR] 0.63, 95% confidence interval [CI] 0.48-0.84, and HR 0.74, 95% CI 0.58-0.95, respectively). CONCLUSIONS: In a large, real-world, contemporary cohort of patients with severe HFrEF, with at least one marker for advanced HF, prescription and uptitration of GDMT remained limited. A significant proportion of patients were undertreated due to unknown reasons suggesting a potential role of clinical inertia either by the prescribing healthcare professional or by the patient. Treatment with BB and ACEi/ARB/ARNI was associated with lower mortality/morbidity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».