Ivabradine in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: The sinus node inhibitor ivabradine was approved for patients with heart failure (HF) after the ivabradine and outcomes in chronic HF (SHIFT [Systolic Heart Failure Treatment With the IF Inhibitor Ivabradine Trial]) trial. Our objective was to characterize the proportion of patients with HF eligible for ivabradine and the representativeness of the SHIFT trial enrollees compared with those in the Swedish Heart Failure Registry. Methods and Results: We examined 26 404 patients with clinical HF from the Swedish Heart Failure Registry and divided them into SHIFT type (left ventricular ejection fraction <40%, New York Heart Association class II–IV, sinus rhythm, and heart rate ≥70 beats per minute) and non-SHIFT type. Baseline characteristics and medication use were compared and change in eligibility over time was reported at 6 months and 1 year in a subset of patients. Overall, 14.2% (n=3741) of patients were SHIFT type. These patients were more likely to be younger, men, have diabetes mellitus, ischemic heart disease, lower left ventricular ejection fraction, and more recent onset HF (<6 months; all, P <0.001). Although 88.9% of SHIFT type and 88.5% of non-SHIFT type ( P =0.421) were receiving selected β-blockers, only 58.8% and 67.3% ( P <0.001) were on >50% of target dose. From those patients who had repeated visits within 6 months (n=5420) and 1 year (n=6840), respectively, 10.2% (n=555) and 10.6% (n=724) of SHIFT-type patients became ineligible, 77.3% (n=4188) and 77.3% (n=5287) remained ineligible, and 4.6% (n=252) and 4.9% (n=335) of non-SHIFT–type patients became eligible for initiation of ivabradine. Conclusions: From the Swedish Heart Failure Registry, 14.2% of patients with HF were eligible for ivabradine. These patients more commonly were not receiving target β-blocker dose. Over time, a minority of patients became ineligible and an even smaller minority became eligible.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».