Worsening heart failure: definizione, gestione e trattamento
Bibliographic record
Abstract
L’insufficienza cardiaca (IC) è una sindrome clinica con alta morbilità e mortalità, caratterizzata da fasi di relativa stabilità clinica e fasi di aggravamento. Queste fasi di aggravamento clinico vengono riconosciute con il termine inglese worsening heart failure (WHF). Il WHF è attualmente definito come un peggioramento dei segni e sintomi di scompenso cardiaco, accompagnati dalla necessità di intensificazione della terapia medica, spesso identificata da un incremento della terapia diuretica. Gli episodi di WHF rappresentano, sia in caso di ospedalizzazione del paziente, sia in caso di una sua gestione ambulatoriale, un dato clinico di progressione dell’IC, e conferiscono un netto peggioramento della prognosi. Seppure l’impatto prognostico del WHF sia stato ampiamente documentato in letteratura, la sua attuale definizione presenta dei limiti, e la sua gestione rimane subottimale e non standardizzata, specialmente nel contesto ambulatoriale. Inoltre, intercettare gli episodi di WHF in fase iniziale, prevenendo la possibile ospedalizzazione del paziente, rimane un punto cruciale per il miglioramento prognostico, e risulta ancora poco sottolineato nei grandi trial clinici sull’IC. Questa rassegna si propone di riportare la prevalenza del WHF, i limiti della sua attuale definizione e i suggerimenti per l’adeguata gestione degli episodi di WHF, con particolare attenzione sul suo riconoscimento in fase precoce ed extraospedaliera.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".