Effect of Candesartan on Cause-Specific Mortality in Heart Failure Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with heart failure are at increased risk of sudden death and death attributed to progressive pump failure. We assessed the effect of candesartan on cause-specific mortality in patients enrolled in the Candesartan in Heart failure Assessment of Reduction in Mortality and morbidity (CHARM) program. METHODS AND RESULTS: The CHARM program consisted of 3 component trials that enrolled patients with symptomatic heart failure: CHARM-Alternative (n=2028; LVEF<=40% [corrected] and ACE intolerant), CHARM-Added (n=2548; LVEF<=40%, [corrected] already on ACE inhibitors), and CHARM-Preserved (n=3023; LVEF >40%). Patients were randomized to candesartan, titrated to 32 mg QD, or placebo and were followed up for a median of 37.7 months. All deaths were reviewed by a blinded adjudication committee and categorized according to prespecified definitions on the basis of a narrative and source documentation. The number and rate of deaths by cause were calculated for each of the component trials and the overall program. Of all the patients, 8.5% died suddenly, and 6.2% died of progressive heart failure. Candesartan reduced both sudden death (HR 0.85 [0.73 to 0.99], P=0.036) and death from worsening heart failure (HR 0.78 [0.65 to 0.94], P=0.008). These reductions were most apparent in the patients with LVEF<=40% [corrected]. CONCLUSIONS: Candesartan reduced sudden death and death from worsening heart failure in patients with symptomatic heart failure, although this reduction was most apparent in patients with systolic dysfunction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».