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Enregistrement W4405836136 · doi:10.1016/j.cjco.2024.12.008

Sodium Glucose Cotransporter Inhibition in Acute Heart Failure: An In-Depth Review

2024· review· en· W4405836136 sur OpenAlexaff
Joey Mercier, Aditya Sharma, Magdaline Zawadka, Thang Nguyen

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransporterHeart failureGlucose transporterSodiumInternal medicineCardiologyMedicineChemistryBiochemistryInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibitors of the sodium glucose cotransporters were initially developed for the treatment of type 2 diabetes but have since been shown to provide many benefits in heart failure, especially in heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Already an established and foundational therapy for HFrEF, many uncertainties remain with respect to the use and initiation of SGLT2 inhibitors in hospitalized settings and in sicker individuals. Unfortunately, clear guidance or guidelines on this topic is lacking, but over the past few years, several trials have come out attempting to answer this question. This in-depth review aims at summarizing the current evidence not only as it pertains to the use of SGLT2 inhibitors in acute decompensated heart failure but also during acute myocardial infarction. From a brief examination of the history of SGLT2 inhibitor development to an appraisal on where along the spectrum of heart failure SGTL2 inhibition initiation should be considered, this review will also focus on potential advantages of starting SGLT2 inhibition in hospitals, the likely "sweet spot" in terms of timing of initiation, the diuretic augmentation effects of SGLT2 inhibition and how it compares with more traditional sequential blockade with thiazides, and, finally, an in-depth review of the safety surrounding the use of SGLT2 inhibitors in hospitalized patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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