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Enregistrement W4408026595 · doi:10.1002/ejhf.3618

Clinical Management and Therapeutic Optimization of Patients with Heart Failure with Reduced Ejection Fraction and Low Blood Pressure. A Clinical Consensus Statement of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC

2025· article· en· W4408026595 sur OpenAlexaff
Hadi Skouri, Nicolas Girerd, Luca Monzo, Mark C. Petrie, Michael Böhm, Marianna Adamo, Wilfried Müllens, Gianluigi Savarese, Mehmet Birhan Yılmaz, Offer Amir, Antoni Bayés‐Genís, Biykem Bozkurt, Javed Butler, Ovidiu Chioncel, Alexandre Mebazaa, José Luís Merino, Brenda Moura, Piotr Ponikowski, Petar Seferović, Giuseppe Rosano, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesRespicardiaServierVifor PharmaCytokineticsEli Lilly and CompanyEdwards LifesciencesAstraZeneca
Mots-clésMedicineHeart failureGuidelineDiscontinuationEjection fractionAsymptomaticBlood pressureContext (archaeology)Intensive care medicineManagement of heart failureSeptic shockInternal medicineCardiologySepsisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite major advancements in heart failure (HF) management and guideline recommendations over the past two decades, real-world evidence highlights suboptimal implementation of guideline-directed medical therapy (GDMT) for HF with reduced ejection fraction (HFrEF). Low blood pressure (BP) is common in HFrEF patients and represents a major perceived barrier to implementing life-saving treatments in clinical practice, as physicians are often concerned about symptomatic hypotension and its consequences. Although low BP can be seen in those hospitalized with signs of shock, the most common scenario involves non-severe, asymptomatic hypotension in patients receiving foundational therapy for HFrEF, where premature down-titration or discontinuation of GDMT should be avoided. This clinical consensus statement provides a comprehensive overview of low BP in HFrEF, including its definition, risk factors, and effects of HF therapies on BP. We propose management pathways to optimize HFrEF treatment in the context of low BP, ultimately aiming to improve patient outcomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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