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Enregistrement W7127571100 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.1297

Challenges in heart failure ESC Guidelines implementation - insights from a real world registry

2025· article· en· W7127571100 sur OpenAlexaff
M G De Angelis, L Assoni, M Amarante, Antonio Maria Sammartino, Miguel Ángel Mazzini, Elisa Brangi, Savina Nodari

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureEjection fractionObservational studyAmbulatoryPopulationRetrospective cohort studyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background ARNIs and, more recently, SGLT2i inhibitors have become part of the cornerstone of the treatment of heart failure garnering in the latest HF guidelines a Class I recommendation for patients with heart failure and reduced ejection fraction (≤40%). Alongside with renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors and beta-blockers, they are recognized as "disease-modifying" drugs which should be promptly initiated in HF patients. Despite the evident benefits demonstrated by these drugs, their utilization in clinical practice remains limited. Purpose The aim of this study was to evaluate the implementation and the uptitration of heart failure "disease-modifying" drugs in the real world, as well as the eligibility rate of the study population for these treatments. Methods Our data derive from an observational study enrolling 165 consecutive ambulatory patients with heart failure regardless of ejection fraction. The study comprises several phases: 1) a T0 phase involving a retrospective analysis of several anamnestic, clinical, laboratory and echocardiographic parameters collected within one to seven months before study initiation; 2) a T1 phase prospectively evaluating the same patient characteristics over a period extending from the fifth to the seventh month following specific educational initiatives regarding HF-GMDT implementation. Results 165 consecutive patients were enrolled in our center during phase T0:90% of them were in treatment with a beta-blocker; 73% were receiving an ARNI/ACEi/ARB and 62% an MRA with main causes of underprescription in HFrEF patients being kidney dysfunction, hyperkalaemia, hypotension and bradycardia; 85% of our HFrEF patients were in treatment with SGLT2i and recurrent urinary tract infections and kidney dysfunction were the main reasons for underprescription. Only a small portion of our patients wasn't receiving disease modifying therapies because of unknown reasons (0,04% - 0,2% and 0,05% respectively for ACE/ARNI/ARB - MRA and BB). Nevertheless target doses were attained in a minority of the patients (29% -10% and 36% respectively for ARNI - MRA and BB). Conclusion While a satisfactory proportion of our patients were on heart failure medications, the majority of them did not attain target dosages, suggesting a potential gap between guideline recommendations and clinical practice. The prospective phase of our study (T1) holds the promise of assessing whether the implementation of specific educational initiatives might contribute to heightened awareness regarding the efficacy and safety of these "disease modifiers" therapies, thus facilitating their integration into clinical practice.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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