Management of Aortic Stenosis and Chronic Heart Failure: A Clinical Consensus Statement of the Heart Failure Association (HFA) and the European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions (EAPCI) of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
Aortic stenosis (AS) is common and can cause heart failure (HF) or contribute to the progression of pre-existing HF. The management of patients with concomitant AS and HF poses specific clinical challenges. Optimization of guideline-directed medical therapy for HF may be difficult in patients with AS, especially in case of reduced left ventricular ejection fraction. Transcatheter or surgical aortic valve replacement (AVR) is the evidence-based treatment of choice for patients with severe AS and HF. However, advanced cardiac damage, concomitant conditions that can cause HF in addition to AS, as well as some procedure-related factors, may contribute to persistence or worsening of HF after AVR. A multidisciplinary management involving an HF specialist is crucial in this setting and should include a dedicated pre-procedural HF and AS assessment, as well as a careful post-procedural follow-up, including monitoring of HF status. The aim of this clinical consensus statement is to summarize current knowledge on AS and HF, with a focus on pre-procedural and post-procedural management of patients with HF undergoing AVR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».