Subcutaneous sensors for monitoring congestion and to reduce heart failure hospitalizations—a viable middle ground between deep implantable intravascular monitoring devices and wearable technologies?
Notice bibliographique
Résumé
Congestive heart failure (CHF) remains a leading cause of hospitalization and mortality worldwide. Continuous monitoring is crucial for early detection of decompensation, potentially reducing hospital admissions and improving outcomes. Cardiac implantable electronic devices (CIEDs) have been established as useful therapeutic interventions that also support continuous monitoring in order to detect early signs of decompensation. However, prior to CIED implantation, effective continuous monitoring solutions are lacking. They exist at two extremes: deep implantable intravascular solutions such as pulmonary artery pressure sensors, which are effective but costly and complex, and wearables, which are inexpensive but lack evidence of their effectiveness and depend on ongoing active patient adherence. Subcutaneous sensors may represent a promising intermediate solution-offering continuous monitoring with lower invasiveness and cost, while maintaining higher adherence compared to wearables. This review explores the role of subcutaneous sensors in CHF management, comparing existing daily trend data to deep implantable sensors measuring direct filling pressure and CIEDs for multi-parametric risk scoring. We discuss their feasibility, limitations, and future integration into routine clinical practice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».