Knowledge and Application of ESC/HFA Guidelines in the Management of Advanced Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Management of advanced heart failure (HF) remains challenging despite specific sections in the 2021 European Society of Cardiology/Heart Failure Association (ESC/HFA) guidelines, with delays in referrals exacerbating the issue. This study aimed to evaluate the awareness and implementation of these guidelines among cardiologists and identify barriers to effective referral. METHODS AND RESULTS: From June to October 2023, an online survey was disseminated through the ESC mailing list, targeting cardiologists across Europe. The survey investigated four areas: guideline awareness, healthcare network organization, clinical case management, and perceptions of mechanical circulatory support (MCS) outcomes. Respondents were categorized into heart failure cardiologists (HFCs), general cardiologists (GCs), and other participants (OPs). Among 497 respondents, 25% were heart HFCs, 40% were GCs, and 35% were OPs. A total of 84% of HFCs reported a high level of guideline knowledge, compared to 57% of GCs and 62% of OPs (p < 0.001). Additionally, 76% of HFCs 'regularly or always' used ESC/HFA criteria to identify advanced HF, compared to 44% of GCs and 48% of OPs (p < 0.001). Correct responses regarding the recommendation class for heart transplantation were 84%, 55%, and 60% (p < 0.0001), and for MCS as a bridge to transplantation, 69%, 65%, and 55% (p = 0.018) among HFCs, GCs, and OPs, respectively. Referring patients with severe HF to a tertiary centre team was found to be 'very difficult' or 'difficult' by 8.4% of HFCs, 19.6% of GCs, and 18.2% of OPs (p = 0.0005). CONCLUSION: The study highlights significant disparities in knowledge and application of advanced HF guidelines among cardiologists, revealing an opportunity for educational initiatives. The difficulty in referring patients to tertiary centres underscores the need to improve the referral pathway for advanced HF patients.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».