Impact of riociguat on health-related quality of life (HRQoL) in patients with pulmonary arterial hypertension (PAH)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the Phase III PATENT-1 study, riociguat was well tolerated, significantly improved 6-min walking distance, and consistently improved clinically relevant secondary endpoints in PAH patients. Objectives Here the impact of riociguat on HRQoL during PATENT-1 was evaluated. Methods PATENT-1 was a 12-week, double-blind, randomized, placebo-controlled study. Disease-specific (Living with PH [LPH]) and generic EQ-5D questionnaires were administered at baseline and Week 12. Change from baseline to Week 12 for the total population, key subgroups, and sub-scores were examined. Relationships between HRQoL and other clinical endpoints were evaluated. Results 254 patients received riociguat (individual dose titration up to 2.5 mg tid) and 126 patients received placebo. There was a trend towards a higher EQ-5D score for patients treated with riociguat vs placebo (treatment difference +0.06 [95% CI: 0.01 to 0.11]; p=0.066). Improvements in EQ-5D scores were seen in the pretreated subgroup (+0.08 [95% CI: 0.004 to 0.15]) and to a lesser extent in the treatment-naïve subgroup (+0.05 [95% CI: –0.03 to 0.12]). On the LPH total score, riociguat patients significantly improved vs placebo (treatment difference –6.2 [95% CI: –9.8 to –2.5]; p=0.0019). Both treatment-naïve and pretreated subgroups demonstrated similar results, improving by –7.2 (95% CI: –12.3 to –2.2) and –5.1 (95% CI: –10.3 to 0.2), respectively. The LPH physical score improved for patients on riociguat vs placebo (treatment difference –3.3 [95% CI: –4.9 to –1.7]; p<0.0001). Conclusions PAH patients treated with riociguat reported improvement in both disease-specific and generic measures of HRQoL after 12 weeks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».