Impact of diabetes on outcomes in patients with low and preserved ejection fraction heart failure: An analysis of the Candesartan in Heart failure: Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) programme
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether the risk of adverse cardiovascular (CV) outcomes associated with diabetes differs in patients with low and preserved ejection fraction (EF) heart failure (HF). We analysed outcomes in the Candesartan in Heart failure—Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) programme which randomized 7599 patients with symptomatic HF and a broad range of EF. The prevalence of diabetes was 28.3% in patients with preserved EF (>40%) and 28.5% in those with low EF (≤40%). Diabetes was associated with a greater relative risk of CV death or HF hospitalization in patients with preserved EF [hazard ratio (HR) 2.0 (1.70–2.36)] than in patients with low EF [HR 1.60 (1.44–1.77); interaction test P = 0.0009]. For all-cause mortality, the risk conferred by diabetes was similar in both low and preserved EF groups. The effect of candesartan in reducing CV morbidity and mortality outcomes was not modified by having diabetes at baseline (P = 0.09 test for interaction). Diabetes was an independent predictor of CV morbidity and mortality in patients with HF, regardless of EF. The relative risk of CV death or HF hospitalization conferred by diabetes was significantly greater in patients with preserved when compared with those with low EF HF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».