Influence of ejection fraction on outcomes and efficacy of spironolactone in patients with heart failure with preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: While mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs) have been shown to benefit patients with reduced left ventricular ejection fraction (LVEF), spironolactone did not reduce the primary endpoint of cardiovascular death, heart failure hospitalization, or aborted cardiac arrest in patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) in the TOPCAT trial, which enrolled patients with LVEF of 45% or greater. We utilized data from TOPCAT to assess the relationship between LVEF as well as outcomes and efficacy of spironolactone. METHODS AND RESULTS: We assessed differences in baseline characteristics and outcomes across LVEF categories in 3444 patients with HFpEF, and determined whether LVEF modified the treatment effect of spironolactone. Ejection fraction ranged from 44 to 85%. Patients with higher ejection fraction were older, more likely to be female, less likely to have a history of myocardial infarction, and more likely to have a history of hypertension and diabetes. The incidence of the primary endpoint and cardiovascular death was highest in patients at the lower end of the ejection fraction spectrum. Ejection fraction modified the spironolactone treatment effect, particularly in the patients enrolled in the Americas, for the primary outcome (P = 0.046) and for heart failure hospitalization (P = 0.039), with stronger estimated benefits of spironolactone at the lower end of the ejection fraction spectrum with respect to the primary endpoint (LVEF <50%: HR 0.72, 95% CI 0.50, 1.05; LVEF ≥60%: HR 0.97, 95% CI 0.76, 1.23) and heart failure hospitalization (LVEF <50%: HR 0.76, 95% CI 0.46, 1.27; LVEF ≥60%: HR 0.98, 95% CI 0.74, 1.30). CONCLUSION: In patients with HFpEF enrolled in TOPCAT, patient characteristics and outcomes varied substantially by LVEF. The potential efficacy of spironolactone was greatest at the lower end of the LVEF spectrum. CLINICALTRIALSGOV NUMBER: NCT00094302.
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 | 0,004 |
| 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 ».