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Enregistrement W4411402867 · doi:10.1002/ejhf.3732

Heart Failure Improvement, Remission, and Recovery: A <i>European Journal of Heart Failure</i> Expert Consensus Document

2025· article· en· W4411402867 sur OpenAlexaff
Jean‐Sébastien Hulot, Jozine M. ter Maaten, Antoni Bayés‐Genís, Brian P. Halliday, Marco Metra, Brenda Moura, Mark C. Petrie, Gianluigi Savarese, Michele Senni, Sophie Van Linhout, L W Stevenson, Wilfried Müllens

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureGuidelineIntensive care medicinePsychological interventionRisk stratificationTherapeutic approachInternal medicineCardiologyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure (HF) is a heterogeneous and dynamic syndrome characterized by progressive pathophysiological alterations, variable clinical trajectories, and differential responses to therapeutic interventions. The concept of HF with improved ejection fraction (HFimpEF) underscores this complexity, identifying patients who exhibit an increase in left ventricular ejection fraction (LVEF) following time and/or pharmacological and device-based therapies. However, the distinction between improvement, remission, and recovery remains inconsistently defined and is primarily LVEF-centric, lacking comprehensive assessment of structural, functional, and symptomatic HF status. This expert consensus document delineates HF trajectories, examines factors reflecting HF improvement beyond recovery of LVEF, and explores the prognostic implications of these phenotypic transitions. Emphasis is placed on the necessity of continued guideline-directed medical and device therapy to minimize the risk of relapse. While a subset of patients attains sustained myocardial and clinical recovery, others remain susceptible to relapse, necessitating individualized monitoring and long-term management. Persistent knowledge gaps regarding the safety and feasibility of treatment de-escalation, the role of genetic predisposition, and optimal therapeutic strategies underscore the need for further research to refine risk stratification and evidence-based decision-making in HFimpEF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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