Targeting Inflammation and Iron Deficiency in Heart Failure: A Focus on Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Heart failure (HF) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, with a higher prevalence among older adults. Iron deficiency (ID), affecting up to 50% of HF patients, is closely linked to chronic inflammation, exacerbating HF outcomes. This review aims to explore the interplay between inflammation, ID, and HF, focusing on older patients, and to identify therapeutic gaps and emerging treatment strategies. Methods: A comprehensive review of the literature was conducted, emphasizing the pathophysiological mechanisms of inflammation and ID in HF, the challenges of current diagnostic criteria, and the limitations of available treatments. Emerging pharmacological and diagnostic approaches were analyzed. Results: Chronic inflammation in HF, particularly in older adults, promotes functional ID through elevated hepcidin levels, impairing iron availability and worsening anemia. Current diagnostic criteria, relying heavily on ferritin, often misclassify ID due to inflammation. Intravenous (IV) iron therapy shows clinical benefits in patients with <50% left ventricular ejection fraction (LVEF), but the evidence is limited in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Emerging therapies, such as Sodium-Glucose Cotransporter-2 inhibitors (SGLT2is) and prolyl hydroxylase inhibitors like Roxadustat, offer promising avenues to improve iron metabolism and outcomes. Conclusions: ID and inflammation significantly impact HF progression, particularly inolder adults. Refining diagnostic criteria and exploring innovative therapies are critical to addressing these challenges. Future research should prioritize personalized approaches targeting inflammation and ID, especially in underrepresented populations, such as HFpEF and elderly 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».