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Enregistrement W4394742007 · doi:10.1093/ehjcvp/pvae013

New pharmacological agents and novel cardiovascular pharmacotherapy strategies in 2023

2024· review· en· W4394742007 sur OpenAlexaff
Juan Tamargo, Stefan Agewall, Claudio Borghi, Claudio Ceconi, Elisabetta Cerbai, Gheorghe Andrei Dan, Péter Ferdinandy, Erik Lerkevang Grove, Bianca Rocca, Emma Magavern, Patrick Sulzgruber, Anne Grete Semb, Samuel Sossalla, Alexander Niessner, Juan Carlos Kaski, Dobromir Dobrev

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Pharmacotherapy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesEuropean CommissionMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthBarts Charity
Mots-clésMedicinePharmacotherapyPolypharmacyIntensive care medicineClinical trialHeart failureRepurposingGuidelinePharmacologyDrugInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death worldwide, their pharmacotherapy remains suboptimal. Thus, there is a clear unmet need to develop more effective and safer pharmacological strategies. In this review, we summarize the most relevant advances in cardiovascular pharmacology in 2023, including the approval of first-in-class drugs that open new avenues for the treatment of atherosclerotic CVD and heart failure (HF). The new indications of drugs already marketed (repurposing) for the treatment of obstructive hypertrophic cardiomyopathy, hypercholesterolaemia, type 2 diabetes, obesity, and HF; the impact of polypharmacy on guideline-directed drug use is highlighted as well as results from negative clinical trials. Finally, we end with a summary of the most important phase 2 and 3 clinical trials assessing the efficacy and safety of cardiovascular drugs under development for the prevention and treatment of CVDs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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