Reducing heart failure deaths by 25% in 25 years: the ‘25in25’ heart failure summit
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is a major cause of morbidity and mortality in older people, and 80% of people with HF are aged over 60 years. HF is the end point for almost all common cardiovascular diseases, as well as many non-cardiovascular diseases. Despite this, HF remains underdetected and undertreated. Detection and treatment of HF has improved significantly in recent years, with several novel treatments developed in the last decade improving outcomes for patients. Therefore, earlier detection and improved treatment of HF has the potential to reduce morbidity and mortality for older people, particularly given the shift in ageing demographics anticipated over the coming decades. The British Geriatrics Society Cardiovascular Specialist Interest Group recently participated in the British Society for Heart Failure (BSH) '25in25' Heart Failure Summit, which aims to reduce deaths due to HF by 25% in the next 25 years. The 2023 summit comprised experts from over 45 top health organisations across Europe, Canada and the US. The summit brought together cross-disciplinary expertise to support the implementation of strategies to improve outcomes for people living with HF, and, in this commentary, we reflect upon the priorities identified. We discuss the current barriers to the early detection and management of HF, and the particular challenges and complexity of managing HF in older people. Finally, we discuss the role of patient empowerment and how this can lead to improved care for older people living with HF.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».