REVEAL risk scores applied to riociguat-treated patients in PATENT-2: Impact of changes in risk score on survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Registry to Evaluate Early and Long-term PAH Disease Management (REVEAL) risk score (RRS) calculator was developed using data derived from the REVEAL registry, and predicts survival in patients with pulmonary arterial hypertension (PAH) based on multiple patient characteristics. Herein we applied the RRS to a pivotal PAH trial database, the 12-week PATENT-1 and open-label PATENT-2 extension studies of riociguat. We examined the effect of riociguat vs placebo on RRS in PATENT-1, and investigated the prognostic implications of change in RRS during PATENT-1 on long-term outcomes in PATENT-2. METHODS: RRS was calculated post hoc for baseline and Week 12 of PATENT-1, and Week 12 of PATENT-2. Patients were grouped into risk strata by RRS. Kaplan-Meier estimates were made for survival and clinical worsening-free survival in PATENT-2 to evaluate the relationship between RRS in PATENT-1 and long-term outcomes in PATENT-2. RESULTS: A total of 396 patients completed PATENT-1 and participated in PATENT-2. In PATENT-1, riociguat significantly improved RRS (p = 0.031) and risk stratum (p = 0.018) between baseline and Week 12 compared with placebo. RRS at baseline, and at PATENT-1 Week 12, and change in RRS during PATENT-1 were significantly associated with survival (hazard ratios for a 1-point reduction in RRS: 0.675, 0.705 and 0.804, respectively) and clinical worsening-free survival (hazard ratios of 0.736, 0.716 and 0.753, respectively) over 2 years in PATENT-2. CONCLUSIONS: RRS at baseline and Week 12, and change in RRS, were significant predictors of both survival and clinical worsening-free survival. These data support the long-term predictive value of the RRS in a controlled study population.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».