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Enregistrement W4396845721 · doi:10.1002/ejhf.3267

Contemporary Guideline-Directed Medical Therapy in De Novo, Chronic, and Worsening Heart Failure Patients: First Data from the TITRATE-HF Study

2024· article· en· W4396845721 sur OpenAlexaboutno aff
Jishnu Malgie, Mariëlle I Wilde, Pascal R.D. Clephas, Mireille E. Emans, Stefan Koudstaal, Jeroen Schaap, Arend Mosterd, Jan van Ramshorst, Alexander J. Wardeh, Sandra van Wijk, Mieke van den Heuvel, Eric Wierda, C. Jan Willem Borleffs, Colette Saraber, Saskia L.M.A. Beeres, Roland van Kimmenade, Wouter Jansen Klomp, Robert N. Denham, Carlos A. Fonseca, IJsbrand T. Klip, Olivier C. Manintveld, Robert M.A. van der Boon, Clara E.E. van Ofwegen, Ayten Yilmaz, Ron Pisters, Gerard C.M. Linssen, Nikola Faber, Loek van Heerebeek, Julio E C van de Swaluw, L. J. Bouhuijzen, Marco C. Post, Aaf F.M. Kuijper, K. W. Wu, Eugène A. van Beek, Tim Hesselink, Lennaert Kleijn, Maurice J Kurvers, René A. Tio, Jorina Langerveld, Bas M. van Dalen, J.W.M. van Eck, M. Louis Handoko, Walter Hermans, Hetty J. J. Koornstra-Wortel, Mariusz K. Szymanski, Dennis Rooker, Kenneth Tandjung, Sabine Eijsbouts, Folkert W. Asselbergs, Peter van der Meer, Hans‐Peter Brunner‐La Rocca, Rudolf A. de Boer, Jasper J. Brugts

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesICIN Netherlands Heart InstituteVifor PharmaNovo NordiskZonMwDutch Cardiovascular AllianceAstraZenecaDaiichi Sankyo EuropeNetherlands Heart InstituteBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureInterquartile rangeCohortGuidelineInternal medicineCanadian Cardiovascular SocietyMedical therapyOutpatient clinicCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Despite clear guideline recommendations for initiating four drug classes in all patients with heart failure (HF) with reduced ejection fraction (HFrEF) and the availability of rapid titration schemes, information on real-world implementation lags behind. Closely following the 2021 ESC HF guidelines and 2023 focused update, the TITRATE-HF study started to prospectively investigate the use, sequencing, and titration of guideline-directed medical therapy (GDMT) in HF patients, including the identification of implementation barriers. METHODS AND RESULTS: TITRATE-HF is an ongoing long-term HF registry conducted in the Netherlands. Overall, 4288 patients from 48 hospitals were included. Among these patients, 1732 presented with de novo, 2240 with chronic, and 316 with worsening HF. The median age was 71 years (interquartile range [IQR] 63-78), 29% were female, and median ejection fraction was 35% (IQR 25-40). In total, 44% of chronic and worsening HFrEF patients were prescribed quadruple therapy. However, only 1% of HFrEF patients achieved target dose for all drug classes. In addition, quadruple therapy was more often prescribed to patients treated in a dedicated HF outpatient clinic as compared to a general cardiology outpatient clinic. In each GDMT drug class, 19% to 36% of non-use in HFrEF patients was related to side-effects, intolerances, or contraindications. In the de novo HF cohort, 49% of patients already used one or more GDMT drug classes for other indications than HF. CONCLUSION: This first analysis of the TITRATE-HF study reports relatively high use of GDMT in a contemporary HF cohort, while still showing room for improvement regarding quadruple therapy. Importantly, the use and dose of GDMT were suboptimal, with the reasons often remaining unclear. This underscores the urgency for further optimization of GDMT and implementation strategies within HF management.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations56
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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