How to Handle Polypharmacy in Heart Failure. A Clinical Consensus Statement of the Heart Failure Association of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
The multiplicity of coexisting comorbidities affecting patients with heart failure (HF), together with the availability of multiple treatments improving prognosis in HF with reduced ejection fraction, has led to an increase in the number of prescribed medications to each patient. Polypharmacy is defined as the regular use of multiple medications, and over the last years has become an emerging aspect of HF care, particularly in older and frailer patients who are more frequently on multiple treatments, and are therefore more likely exposed to tolerability issues, drug-drug interactions and practical difficulties in management. Polypharmacy negatively affects adherence to treatment, and is associated with a higher risk of adverse drug reactions, impaired quality of life, more hospitalizations and worse prognosis. It is important to adopt and implement strategies for the management of polypharmacy from other medical disciplines, including medication reconciliation, therapeutic revision and treatment prioritization. It is also essential to develop new HF-specific strategies, with the primary goal of avoiding the use of redundant treatments, minimizing adverse drug reactions and interactions, and finally improving adherence. This clinical consensus statement document from the Heart Failure Association of the European Society of Cardiology proposes a rationale, pragmatic and multidisciplinary approach to drug prescription in the current era of multimorbidity and 'multi-medication' in HF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».