Effect of Sacubitril/Valsartan on Recurrent Events in the Prospective comparison of ARNI with ACEI to Determine Impact on Global Mortality and Morbidity in Heart Failure trial (PARADIGM-HF)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Recurrent hospitalizations are a major part of the disease burden in heart failure (HF), but conventional analyses consider only the first event. We compared the effect of sacubitril/valsartan vs. enalapril on recurrent events, incorporating all HF hospitalizations and cardiovascular (CV) deaths in PARADIGM-HF, using a variety of statistical approaches advocated for this type of analysis. METHODS AND RESULTS: In PARADIGM-HF, a total of 8399 patients were randomized and followed for a median of 27 months. We applied various recurrent event analyses, including a negative binomial model, the Wei, Lin and Weissfeld (WLW), and Lin, Wei, Ying and Yang (LWYY) methods, and a joint frailty model, all adjusted for treatment and region. Among a total of 3181 primary endpoint events (including 1251 CV deaths) during the trial, only 2031 (63.8%) were first events (836 CV deaths). Among a total of 1195 patients with at least one HF hospitalization, 410 (34%) had at least one further HF hospitalization. Sacubitril/valsartan compared with enalapril reduced the risk of recurrent HF hospitalization using the negative binomial model [rate ratio (RR) 0.77, 95% confidence interval (CI) 0.67-0.89], the WLW method [hazard ratio (HR) 0.79, 95% CI 0.71-0.89], the LWYY method (RR 0.78, 95% CI 0.68-0.90), and the joint frailty model (HR 0.75, 95% CI 0.66-0.86) (all P < 0.001). The effect of sacubitril/valsartan vs. enalapril on recurrent HF hospitalizations/CV death was similar. CONCLUSIONS: In PARADIGM-HF, approximately one third of patients with a primary endpoint (time-to-first) experienced a further event. Compared with enalapril, sacubitril/valsartan reduced both first and recurrent events. The treatment effect size was similar, regardless of the statistical approach applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».