Optimization of GDMT for patients with heart failure and reduced ejection fraction: can physiological and biological barriers explain the gaps in adherence to heart failure guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure is a growing epidemic with high mortality rates and recurrent hospital admissions that creates a burden on affected individuals, their caregivers and the whole healthcare system. Throughout the years, many randomized trials have established the effectiveness of several pharmacological therapies and electrophysiological devices to reduce hospitalizations and improve quality of life and survival, mostly for patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). These studies led to the publication of national societies' recommendations to guide clinicians in the management of HFrEF. Yet, many reports have shown significant care gaps in adherence to these recommendations in clinical practice, highlighting suboptimal use and/or dosing of evidence-based therapies. Adherence to guidelines has been shown to be associated with the best prognosis in HFrEF, with patients presenting with intolerances or contraindications having the highest risk of events; however, it remains unclear whether this association is causal or merely a marker of more advanced disease. Furthermore, individual characteristics may limit the possibility of reaching the targeted dosage of specific agents. Herein, we provide a comprehensive overview of clinicians' adherence to heart failure guidelines in a specialized real-life setting, particularly regarding use and optimization of guideline-derived medical therapies, as well as the implementation of more recent agents such as sacubitril/valsartan and SGLT2 inhibitors. We seek potential explanations for suboptimal treatment and its impact on patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».