VALsartan In Acute Myocardial Infarction (VALIANT) Trial: Baseline Characteristics in Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The VALsartan In Acute myocardial iNfarcTion (VALIANT) trial compared outcomes with: (1) angiotensin-converting enzyme inhibition (ACEI) with the reference agent captopril; (2) angiotensin-receptor blockade (ARB) with valsartan; or (3) both in patients with heart failure (HF) and/or left ventricular systolic dysfunction (LVSD) after myocardial infarction (MI). AIMS: a goal of this active-control trial was to simulate conditions that would lead current practitioners to use ACEIs. Thus, we compared characteristics of VALIANT patients with those of patients in placebo-controlled trials that established ACEIs as standard treatment. METHODS AND RESULTS: We collected demographic, clinical, medication and imaging information from 14703 patients in 24 countries. This high-risk population was a median 65.8 years old, and 31.1% were female. Most (51.8%) showed imaging evidence of LVSD at enrollment. Most (72%) had Killip class>/=II HF. Patients received evidence-based therapies at rates similar to those of contemporary MI trials and at an improved rate compared with prior placebo-controlled ACEI trials. CONCLUSION: VALIANT represents the largest globally representative cohort enrolled with HF and/or LVSD after MI. Patients were similar to those in placebo-controlled ACEI trials while reflecting improvements in evidence-based care. With enrollment complete, VALIANT is poised to define the optimal strategy for renin-angiotensin system blockade after MI to improve cardiovascular outcomes.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».