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Enregistrement W4412828532 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf480

Heart failure with reduced ejection fraction and ventricular secondary mitral regurgitation: a holistic approach

2025· article· en· W4412828532 sur OpenAlexaff
Marianna Adamo, Matteo Pagnesi, Nina Ajmone Marsan, Johann Bauersachs, Jörg Hausleiter, Shelley Zieroth, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyHeart failureInternal medicineMitral regurgitationPerfusion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal management of patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and secondary mitral regurgitation (SMR) requires the integration of multiple competencies with the interplay of guideline-directed medical therapy (GDMT) for HFrEF, devices, namely cardiac resynchronization therapy (CRT), when indicated, and mitral transcatheter edge-to-edge repair (M-TEER). Both GDMT and CRT can reduce SMR severity. However, GDMT may not be tolerated in patients with HFrEF who develop hypotension and worsening kidney function following uptitration. On the other hand, a successful M-TEER can increase forward stroke volume and blood pressure and improve kidney perfusion so that GDMT may be better tolerated after rather than before this procedure. Thus, similarly to CRT, M-TEER may serve as enabling therapy for GDMT. Notably, catheter ablation for atrial fibrillation and coronary revascularization may have a role in very selected patients. Furthermore, these patients with HFrEF and SMR remain at high risk of clinical events even after successful transcatheter treatments (i.e. M-TEER). Careful follow-up and continuous implementation of GDMT remain a major priority both before and after any intervention. The aim of this state-of-the-art review is to summarize current knowledge about management of HFrEF and ventricular SMR including the entire patient pathway (i.e. diagnosis, treatment and follow-up) with a focus on the effects of GDMT and CRT on SMR as well as on the effects of successful M-TEER on GDMT tolerability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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