Management of chronic heart failure in the older population.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic heart failure (CHF) is the leading cause of hospitalization for those over the age of 65 and represents a significant clinical and economic burden. About half of hospital re-admissions are related to co-morbidities, polypharmacy and disabilities associated with CHF. Moreover, CHF also has an enormous cost in terms of poor prognosis with an average one year mortality of 33%-35%. While more than half of patients with CHF are over 75 years, most clinical trials have included younger patients with a mean age of 61 years. Inadequate data makes treatment decisions challenging for the providers. Older CHF patients are more often female, have less cardiovascular diseases and associated risk factors, but higher rates of non-cardiovascular conditions and diastolic dysfunction. The prevalence of CHF with reduced ejection fraction, ischemic heart disease, and its risk factors declines with age, whereas the prevalence of non-cardiac co-morbidities, such as chronic renal failure, dementia, anemia and malignancy increases with age. Diabetes and hypertension are among the strongest risk factors as predictors of CHF particularly among women with coronary heart disease. This review paper will focus on the specific consideration for CHF assessment in the older population. Management strategies will be reviewed, including non-pharmacologic, pharmacologic, quality care indicators, quality improvement in care transition and lastly, end-of-life issues. Palliative care should be an integral part of an interdisciplinary team approach for a comprehensive care plan over the whole disease trajectory. In addition, frailty contributes valuable prognostic insight incremental to existing risk models and assists clinicians in defining optimal care pathways for their patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».