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Enregistrement W2041657104 · doi:10.1161/01.cir.103.8.1044

Results of Targeted Anti–Tumor Necrosis Factor Therapy With Etanercept (ENBREL) in Patients With Advanced Heart Failure

2001· article· en· W2041657104 sur OpenAlexaff
Biykem Bozkurt, Guillermo Torre‐Amione, Marshelle Warren, James B. Whitmore, Özlem Soran, Arthur M. Feldman, Douglas L. Mann

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensResearch & Development Corporation
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésEtanerceptMedicineHeart failurePlaceboEjection fractionTumor necrosis factor alphaInternal medicineCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previously, we showed that tumor necrosis factor (TNF) antagonism with etanercept, a soluble TNF receptor, was well tolerated and that it suppressed circulating levels of biologically active TNF for 14 days in patients with moderate heart failure. However, the effects of sustained TNF antagonism in heart failure are not known. METHODS AND RESULTS: We conducted a randomized, double-blind, placebo-controlled, multidose trial of etanercept in 47 patients with NYHA class III to IV heart failure. Patients were treated with biweekly subcutaneous injections of etanercept 5 mg/m(2) (n=16) or 12 mg/m(2) (n=15) or with placebo (n=16) for 3 months. Doses of 5 and 12 mg/m(2) etanercept were safe and well tolerated for 3 months. Treatment with etanercept led to a significant dose-dependent improvement in left ventricular (LV) ejection fraction and LV remodeling, and there was a trend toward an improvement in patient functional status, as determined by clinical composite score. CONCLUSION: Treatment with etanercept for 3 months was safe and well-tolerated in patients with advanced heart failure, and it resulted in a significant dose-dependent improvement in LV structure and function and a trend toward improvement in patient functional status.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations388
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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