Identifying and Overcoming Barriers to Referral in Advanced Heart Failure. A Scientific Statement of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
The identification of patients with advanced heart failure (HF) remains challenging, often leading to delayed referrals and suboptimal use of advanced therapies such as long-term mechanical circulatory support (MCS) or heart transplantation (HT). This delay contributes to worse outcomes and missed opportunities for timely intervention. Many eligible patients are not recognized early enough in their clinical trajectory, either due to the complexity of the condition, overlapping HF phenotypes, or limited awareness of referral criteria among non-specialist clinicians. In this context, the aim of this scientific statement from the Heart Failure Association (HFA) of the ESC is to systematically identify and address the multifaceted barriers that hinder early recognition and referral for advanced HF care. These barriers span across different stakeholders-patients, caregivers, referring physicians, HF specialists, the academic community, and health authorities. The document proposes practical, stakeholder-specific solutions to improve awareness, standardize referral criteria, integrate digital decision-support tools, and structure care networks. Ultimately, the goal is to enable earlier access to specialized evaluation, ensure equitable use of HT and MCS when appropriate, and improve both survival and quality of life for patients living with advanced HF.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».