Macitentan Improves Health-Related Quality of Life for Patients With Pulmonary Arterial Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary arterial hypertension (PAH) leads to reduced health-related quality of life (HRQoL). The objectives of this analysis were to evaluate the effect of macitentan on HRQoL in patients with PAH in the Study with an Endothelin Receptor Antagonist in Pulmonary Arterial Hypertension to Improve Clinical Outcome (SERAPHIN) study. The association between baseline HRQoL and long-term outcomes was also investigated. METHODS: Patients were randomized to placebo, macitentan 3 mg, or macitentan 10 mg once daily. Patients aged 14 years or older completed the 36-Item Short Form Survey (SF-36) at baseline, at month 6 and month 12, and at the end of treatment (EOT). The absolute change from baseline to month 6 in SF-36 scores was calculated. The time to a clinically meaningful deterioration in the SF-36 physical component summary and mental component summary (PCS and MCS) scores and associations between baseline PCS/MCS scores and time to morbidity/mortality events were also assessed. RESULTS: At month 6, macitentan 10 mg significantly improved seven of eight SF-36 domains and the PCS and MCS scores vs placebo. Macitentan 10 mg significantly reduced the risk of a three-point or greater deterioration in PCS (hazard ratio [HR], 0.60; 95% CI, 0.47-0.76; P < .0001) and MCS scores (HR, 0.76; 95% CI, 0.61-0.95; P = .0173) until EOT vs placebo. Patients with a baseline PCS score greater than the median baseline value had a significantly reduced risk of morbidity/mortality compared with patients with a PCS score less than the median; a similar result was observed for the MCS score. CONCLUSIONS: Macitentan significantly improved HRQoL in patients with PAH compared with placebo and significantly reduced the risk of a clinically meaningful HRQoL deterioration. An association between better baseline HRQoL and improved long-term outcomes was shown. TRIAL REGISTRY: ClinicalTrials.gov; No.: NCT00660179; URL: clinicaltrials.gov.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».