Prevention of Heart Failure in Patients in the Heart Outcomes Prevention Evaluation (HOPE) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous trials in the prevention of heart failure have been restricted to patients with low ejection fraction or hypertension. We assessed an angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor, ramipril, to prevent the development of heart failure in high-risk patients without known low ejection fraction or heart failure. METHODS AND RESULTS: We randomly assigned 9297 patients to receive double-blind ramipril (10 mg daily) or matching placebo for 4.5 years. Death attributable to heart failure, hospitalization for heart failure, initiation of open-label ACE inhibitor for heart failure, or development of typical signs or symptoms of heart failure developed in 951 patients and was associated with a 4.01-fold increase in the risk of death (P<0.0001). The rate of developing heart failure was significantly increased with coronary disease (risk ratio, 2.17), microalbuminuria (1.82), left ventricular hypertrophy (1.47), increasing age (by decade, 1.37), and diabetes (1.36). Ramipril reduced new-onset heart failure rate from 11.5% to 9.0% (relative risk, 0.77; 95% CI, 0.68 to 0.87; P<0.0001). Ramipril consistently reduced heart failure rate both in those with (relative risk, 0.87) and those without an interim myocardial infarction (relative risk, 0.78). Ramipril also reduced the heart failure rate more in patients with baseline systolic pressure above the median (139 mm Hg) (relative risk, 0.67) compared with those below the median (relative risk, 0.91; P=0.024 for interaction of group by treatment). CONCLUSION: Ramipril significantly reduces the rate of development of heart failure in patients at high risk of cardiovascular events.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».