Influence of Sacubitril/Valsartan (LCZ696) on 30-Day Readmission After Heart Failure Hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with heart failure (HF) are at high risk for hospital readmission in the first 30 days following HF hospitalization. OBJECTIVES: This study sought to determine if treatment with sacubitril/valsartan (LCZ696) reduces rates of hospital readmission at 30-days following HF hospitalization compared with enalapril. METHODS: We assessed the risk of 30-day readmission for any cause following investigator-reported hospitalizations for HF in the PARADIGM-HF trial, which randomized 8,399 participants with HF and reduced ejection fraction to treatment with LCZ696 or enalapril. RESULTS: Accounting for multiple hospitalizations per patient, there were 2,383 investigator-reported HF hospitalizations, of which 1,076 (45.2%) occurred in subjects assigned to LCZ696 and 1,307 (54.8%) occurred in subjects assigned to enalapril. Rates of readmission for any cause at 30 days were 17.8% in LCZ696-assigned subjects and 21.0% in enalapril-assigned subjects (odds ratio: 0.74; 95% confidence interval: 0.56 to 0.97; p = 0.031). Rates of readmission for HF at 30-days were also lower in subjects assigned to LCZ696 (9.7% vs. 13.4%; odds ratio: 0.62; 95% confidence interval: 0.45 to 0.87; p = 0.006). The reduction in both all-cause and HF readmissions with LCZ696 was maintained when the time window from discharge was extended to 60 days and in sensitivity analyses restricted to adjudicated HF hospitalizations. CONCLUSIONS: Compared with enalapril, treatment with LCZ696 reduces 30-day readmissions for any cause following discharge from HF hospitalization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».