Guideline Implementation, Drug Sequencing, and Quality of Care in Heart Failure: Design and Rationale of TITRATE-HF
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Current heart failure (HF) guidelines recommend to prescribe four drug classes in patients with HF with reduced ejection fraction (HFrEF). A clear challenge exists to adequately implement guideline-directed medical therapy (GDMT) regarding the sequencing of drugs and timely reaching target dose. It is largely unknown how the paradigm shift from a serial and sequential approach for drug therapy to early parallel application of the four drug classes will be executed in daily clinical practice, as well as the reason clinicians may not adhere to new guidelines. We present the design and rationale for the real-world TITRATE-HF study, which aims to assess sequencing strategies for GDMT initiation, dose titration patterns (order and speed), intolerance for GDMT, barriers for implementation, and long-term outcomes in patients with de novo, chronic, and worsening HF. METHODS AND RESULTS: A total of 4000 patients with HFrEF, HF with mildly reduced ejection fraction, and HF with improved ejection fraction will be enrolled in >40 Dutch centres with a follow-up of at least 3 years. Data collection will include demographics, physical examination and vital parameters, electrocardiogram, laboratory measurements, echocardiogram, medication, and quality of life. Detailed information on titration steps will be collected for the four GDMT drug classes. Information will include date, primary reason for change, and potential intolerances. The primary clinical endpoints are HF-related hospitalizations, HF-related urgent visits with a need for intravenous diuretics, all-cause mortality, and cardiovascular mortality. CONCLUSIONS: TITRATE-HF is a real-world multicentre longitudinal registry that will provide unique information on contemporary GDMT implementation, sequencing strategies (order and speed), and prognosis in de novo, worsening, and chronic HF patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».