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Enregistrement W4404773864 · doi:10.1002/ehf2.15095

Cardiac Remodelling in the Era of the Recommended Four Pillars Heart Failure Medical Therapy

2024· review· en· W4404773864 sur OpenAlexaff
Giada Colombo, Tor Biering‐Sørensen, João Pedro Ferreira, Carlo Lombardi, Andrea Bonelli, Andrea Garascia, Marco Metra, Riccardo M. Inciardi

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedicineMedical therapyCardiologyInternal medicineIntensive care medicineCardiac resynchronization therapyEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac remodelling is a key determinant of worse cardiovascular outcome in patients with heart failure (HF) and reduced ejection fraction (HFrEF). It affects both the left ventricle (LV) structure and function as well as the left atrium (LA) and the right ventricle (RV). Guideline recommended medical therapy for HF, including angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin receptors II blockers/angiotensin receptor blocker-neprilysin inhibitors (ACE-I/ARB/ARNI), beta-blockers, mineralocorticoid receptor antagonists (MRA) and sodium-glucose transport protein 2 inhibitors (SGLT2i), have shown to improve morbidity and mortality in patients with HFrEF. By targeting multiple pathophysiological pathways, foundational HF therapies are supposed to drive their beneficial clinical effects by a direct myocardial effect. Simultaneous initiation of guideline directed medical therapy (GDMT) through a synergistic effect promotes a 'reverse remodelling', leading to a full or partial recovered structure and function by enhancing systemic neurohumoral regulation and energy metabolism, reducing cardiomyocyte apoptosis, lowering oxidative stress and inflammation and adverse extracellular matrix deposition. The aim of this review is to describe how these classes of drugs can drive reverse remodelling in the LV, LA and RV and improve prognosis in patients with HFrEF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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