Abstract 4147428: Breaking the Cycle: 'Snak-Chat' Intervention Transforms Heart Failure Management with MRA Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Heart failure (HF) remains an epidemic with high rates of hospitalization and mortality. Despite the proven efficacy of guideline directed medical therapy (GDMT), there is disparity between guidelines and real-world implementation. Of the pillars of GDMT, initiation and uptitration of mineralocorticoid antagonists (MRAs) pose challenges related to hyperkalemia. To address this, we developed an interdisciplinary intervention called "Snak-Chat" aimed at facilitating MRA optimization using a stepwise approach involving collaboration with a dietitian, and monitoring via our local remote patient monitoring application, Medly. This study aims to assess the rate of MRA optimization, incidences of hospitalization, and improvements in ejection fraction (EF). Hypothesis: The implementation of the Snak-Chat strategy will lead to a higher rate of MRA optimization, a reduction in hospitalization rates and improvements in ejection fraction (EF) among HF patients. Methods: This is a single center study of adult patients with HFrEF and history of hyperkalemia. Baseline potassium level, LVEF, and MRA dose were obtained. Patients were followed for one year, and MRA dose optimization, hyperkalemic incidents, HF-related hospitalization, and mortality were compared and matched to a standard-of-care (SoC) cohort followed on Medly. Time-to-event analyses were performed using Kaplan-Meier for mortality and Fine and Gray’s subdistribution methods for reaching MRA optimization and the incidents of hyperkalemia, and HF-related hospitalization. Between-group differences in mortality and cumulative incidence rates were evaluated using log-rank and Gray’s tests. Results: A total of 185 patients were included, with 51 in the intervention arm. Baseline potassium levels (5.1 vs. 4.2 mmol/L, p<0.0001) and hyperkalemic events (68.8% vs. 10.5%, p<0.0001) were significantly higher in the intervention group prior to enrollment. After a 12-month follow-up, there was a substantial increase in reaching MRA optimization (Figure 1A) with an associated improved LVEF (30.2% to 38.5%, p=0.0003) in the intervention group. There was a significantly lower rate of hospitalization in the intervention arm and no differences in the number of hyperkalemic or mortality events (Figure 1B-D). Conclusion: Our targeted interdisciplinary approach to MRA optimization led to near-complete optimization of MRA and improved EF, without an increase in hyperkalemic events and resulted in lower hospitalization.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».