Initial data supporting the design of the Candesartan in Heart failure — Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The therapies developed to treat heart failure over the years have resulted in a significant improvement in clinical outcome. The 1-year mortality following hospital discharge remains unacceptably high, however. Furthermore, a significant number of patients are unable to tolerate angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors. Clearly, scope remains for the improvement of neurohormonal blockade in patients with heart failure, and there is a particular need for alternative therapies in patients who are unable to tolerate ACE inhibitors. The use of angiotensin II receptor blockers may provide a means of fulfilling these needs. OBJECTIVES: This paper reviews the studies examining the angiotensin II receptor blocker candesartan in comparison with placebo, in comparison with ACE inhibitors, and in combination with ACE inhibitors. CONCLUSIONS: Overall the review found candesartan was effective and safe in various clinical settings. These initial data were used to design the Candesartan in Heart failure--Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) programme. The mechanistic studies performed prior to the CHARM programme supported the rationale to design a large trial examining the effects of candesartan on clinical events.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».