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Enregistrement W4389449018 · doi:10.1093/med/9780198891628.003.0001

Universal definition of heart failure

2023· book-chapter· en· W4389449018 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew J.S. Coats, Biykem Bozkurt, Petar Seferović

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineCardiologyDiseaseAsymptomaticIntensive care medicineTimelineInternal medicineHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In early 2021, the Heart Failure Society of America, the Heart Failure Association of European Society of Cardiology, and the Japanese Heart Failure Society (JHFS) proposed a new universal definition of heart failure (UDHF). Four other associations endorsed the proposal: the Canadian Heart Failure Society, the Cardiac Society of Australia and New Zealand, the Heart Failure Association of India, and the Chinese Heart Failure Association. The reasons underlying the UDHF were many but importantly included the need to define heart failure (HF) easily and reproducibly as an essential step for standardization, so that accurate comparisons can be made across geographies, health systems, and timelines. A reliable UDHF will also aid in research, clinical practice, and quality and safety improvement activities. Unlike chronic kidney disease (CKD), HF cannot be defined by a numerical abnormality in any single parameter. HF is a clinical syndrome involving a commonly accepted composite of signs, symptoms, and investigative findings that are recognized as forming an identifiable disease state. This chapter reviews the history of HF definitions and outlines the advantages of the 2021 UDHF proposed by several international cardiology societies. It outlines how staging of HF can be aided by the UDHF and how the four-stage classification of the American College of Cardiology Foundation/American Heart Association can be adapted to the UDHF, and how this can aid our appreciation of the progression from risk factors for HF through early asymptomatic disease through to mildly and severely symptomatic disease. The chapter also reviews the many uses of left ventricular ejection fraction (LVEF) to subclassify HF and also its limitations, and describe four classes of HF according to ejection fraction (EF), HF with reduced EF (HFrEF), HF with mid-range EF (HFmrEF), HF with preserved EF (HFpEF), and HF with improved EF (HFimpEF). The chapter discusses the concept and usefulness of HF disease trajectories and finally outlines future uses of the UDHF in clinical practice, registries, audit, research, advocacy, and patient education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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