Phenotype Characterization of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction in Medical Device and Surgical Trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) prevalence is nearing 50% of all heart failure cases and is often associated with advanced age, obesity, atrial fibrillation and hypertension, and medical approaches are limited. This review aims to determine the potential of medical devices or surgical interventions in treating HFpEF and to propose specific phenotypes of HFpEF. METHODS AND RESULTS: A systematic review was conducted using various clinical trial databases and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines followed by descriptive analysis and methodology quality assessment. Inclusion criteria included a medical device or surgical intervention involving HFpEF patients defined by a left ventricular ejection fraction (LVEF) ≥50% and signs of diastolic dysfunction. Twenty-four novel trials were identified involving n = 1752 participants: 17 medical device trials [3 interatrial shunt device trials (n = 1069), 1 atrial flow regulator trial (n = 41), 3 vagal nerve stimulation trials (n = 112), 1 baroreflex activation therapy trial (n = 21), 1 cardiac contractility modulator trial (n = 47), 6 cardiac resynchronization therapy trials (n = 178) and 2 functional electrical stimulation therapy trials (n = 89)] and 7 surgical intervention trials [1 renal denervation trial (n = 25), 3 greater splanchnic nerve ablation trials (n = 111), 2 catheter ablation trials (n = 55) and 1 pericardiotomy procedure trial (n = 4)]. One trial completed phase 3 trials, 20 trials completed phase 1 trials with further trials, and 5 trials completed phase 1 trials without further trials. CONCLUSIONS: Overall, 16 out of 24 trials have at least demonstrated safety and feasibility. However, despite many trials of a medical device or surgical procedure showing proof of concept to treat HFpEF phenotypes, they do not provide sufficient evidence of long-term benefit. More robust and phenotype-based clinical trials are needed to ensure evidence-based solutions are developed in HFpEF.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».