Auto-servoventilation in heart failure with sleep apnoea: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypotheses that in patients with congestive heart failure (CHF) and sleep disordered breathing (SDB) auto-servoventilation (ASV) improves cardiac function and quality of life. Between March 2007 and September 2009, patients with stable CHF (left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤ 40%) and SDB (apnoea/hypopnoea index ≥ 20 events · h(-1)) were randomised to receive either ASV (BiPAP ASV (Philips Respironics, Murrysville, PA, USA), n=37) and optimal medical management, or optimal medical management alone (n=35). Outcomes were assessed at baseline and 12 weeks. The apnoea/hypopnoea index assessed with polysomnography scored in one core laboratory was significantly more reduced in the ASV group (-39 ± 16 versus -1 ± 13 events · h(-1); p<0.001) with an average use of 4.5 ± 3.0 h · day(-1). Both groups showed similar improvements of the primary end-point LVEF (+3.4 ± 5 versus +3.5 ± 6%; p=0.915) assessed with echocardiography. In the ASV group, reduction of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) was significantly greater (-360 ± 569 versus +135 ± 625 ng · mL(-1); p=0.010). No differences were observed between the groups in subjective quality of life. In patients with CHF and SDB, ASV reduced NT-proBNP levels, but improvement of LVEF or quality of life was not greater than in the control group. The data support that such patients can be randomised in large-scale, long-term trials of positive airway pressure therapy versus control to determine effects on cardiovascular outcome.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».