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Enregistrement W4417262318 · doi:10.1002/ejhf.70087

Pharmacologic Pitfalls in Heart Failure: A Guide to Drugs that May Cause or Exacerbate Heart Failure. A European Journal of Heart Failure Expert Consensus Document

2025· article· en· W4417262318 sur OpenAlexaff
Amr Abdin, Johann Bauersachs, Magdy Abdelhamid, Suleman Aktaa, Hussam Al Ghorani, Antoni Bayés‐Genís, Jan Biegus, Michael Böhm, Javed Butler, Nicolas Girerd, Marco Metra, Wilfried Müllens, Hadi Skouri, Muthiah Vaduganathan, Seif El Hadidi, Giuseppe M.C. Rosano, Gianluigi Savarese

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypharmacyHeart failureAdverse effectDrug classMEDLINEDrugHealth careExpert opinion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heart failure (HF) exerts a global health burden, often complicated by polypharmacy due to the frequent coexistence of cardiovascular and non-cardiovascular comorbidities. While guideline-directed medical therapy and devices have significantly improved outcomes, a range of commonly prescribed medications may inadvertently worsen HF or precipitate decompensation. This expert consensus statement provides a comprehensive overview of drugs known to cause or exacerbate HF, offering practical guidance for clinicians to identify and avoid harmful pharmacologic exposures in this vulnerable population. The review examines the pathophysiological mechanisms, clinical evidence, and guideline-based recommendations for several drug classes, including antidiabetic agents (e.g. thiazolidinediones, dipeptidyl peptidase-4 inhibitors), antiarrhythmics (particularly Class I and III), calcium channel blockers, non-steroidal anti-inflammatory drugs, antifungals (e.g. itraconazole, amphotericin B), macrolide antibiotics, antihypertensives (e.g. α1-blockers, centrally acting sympatholytics), neurological and psychiatric medications (e.g. carbamazepine, pregabalin, lithium), and selected anaesthetic and anticancer agents such as anthracyclines and vascular endothelial growth factor inhibitors. Each section addresses clinical scenarios where these medications may be contraindicated or require close monitoring. Importantly, this document emphasizes the need for individualized therapy, close review of medication regimens, and collaborative care to minimize iatrogenic harm. The goal is to empower clinicians, pharmacists and nurses to optimize HF treatment while reducing the risk of drug-induced deterioration. Awareness of these pharmacologic pitfalls is critical to improving clinical outcomes and minimizing preventable adverse events and HF hospitalizations.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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