Phenomapping Heart Failure with Preserved Ejection Fraction Using Machine Learning Cluster Analysis

医学 射血分数 心力衰竭 心脏病学 内科学 射血分数保留的心力衰竭 星团(航天器) 疾病 计算机科学 程序设计语言
作者
Elena Galli,Corentin Bourg,Wojciech Kosmala,Emmanuel Oger,Erwan Donal
出处
期刊:Heart Failure Clinics [Elsevier]
卷期号:17 (3): 499-518 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.hfc.2021.02.010
摘要

Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is characterized by a high rate of hospitalization and mortality (up to 84% at 5 years), which are similar to those observed for heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). These epidemiologic data claim for the development of specific and innovative therapies to reduce the burden of morbidity and mortality associated with this disease. Compared with HFrEF, which is due to a primary myocardial damage (eg ischemia, cardiomyopathies, toxicity), a heterogeneous etiologic background characterizes HFpEF. The authors discuss these phenotypes and specificities for defining therapeutic strategies that could be proposed according to phenotypes.
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