Adequacy of Ambulatory Hemodynamic Assessments for Reducing All-Cause Mortality in Individuals With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
associated with significant reduction of cardiac output has evolved to include conditions such those of moderate and preserved ejection fraction. While the prevalence of HF in the population is increasing, it is not HF with reduced ejection fraction that is driving the trajectory upward for mortality. There is some evidence to suggest that a better understanding of the pathophysiology, novel pharmacological strategies, devices, as well as remote monitoring of the hemodynamics seem to account for a reduction in the cardiovascular mortality and re-hospitalization in some cohorts with HF. However, the all-cause mortality associated with HF has not been reduced significantly by the current interventions. To explore the potential approaches needed for the strategies and avenues to reduce all-cause mortality in patients with HF, it would be helpful to evaluate the evidence in the literature directed at the care of patients with chronic/acute decompensated HF. It is evident that ambulatory measurements of pressures and volume are pivotal in a better management of HF but unless the interventions extend to an improvement in the renal function, the chances of reducing all-cause mortality seems modest. Therefore, future directions of interventions must not only be directed at close monitoring of pressures and volume simultaneously in HF patients but also at improving renal function. Moreover, it is clear that venous congestion plays a detrimental role in the deterioration of renal function and until measures are in place to reduce it, all-cause mortality will not decrease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».