Cardiovascular disease prevention and management in COVID-19: a clinical consensus statement of the European Association of Preventive Cardiology, the European Association of Cardiovascular Imaging, the Association of Cardiovascular Nursing & Allied Professions, the European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions, and the Heart Failure Association of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus-associated disease 2019 (COVID-19) pandemic has posed significant challenges due to the complex interplay between SARS-CoV-2 infection and cardiovascular disease. COVID-19 can trigger and exacerbate cardiovascular complications, observed both during the acute phase of infection and in the post-acute phase, with some individuals developing long-term sequelae collectively termed Long COVID. Additionally, reinfection and adverse reactions to COVID-19 vaccines may contribute to cardiovascular events. This clinical consensus statement, developed by associations of the European Society of Cardiology, aims to provide a comprehensive overview of cardiovascular prevention strategies across all stages of COVID-19. These include addressing cardiovascular risk associated with acute infection, prior infection, Long COVID, reinfection, and post-vaccination events. Key recommendations focus on preventing and managing cardiovascular manifestations in patients with acute or prior COVID-19, implementing targeted cardiovascular rehabilitation, and introducing interventions to mitigate the severity of Long COVID. The document also emphasizes lifestyle modifications and personalized therapeutic approaches to enhance patient outcomes. Given the evolving nature of COVID-19 and its long-term cardiovascular implications, ongoing research is crucial to address existing knowledge gaps, optimize preventive strategies, and improve patient care. Future studies should prioritize the individualization of preventive measures for diverse populations, refine rehabilitation strategies, and advance long-term cardiovascular care, ensuring that evidence-based practices continue to evolve alongside emerging data.
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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 | 0,124 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».