Potassium and the Use of Renin–Angiotensin–Aldosterone System Inhibitors in Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: Data from BIOSTAT-CHF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hyperkalaemia is a common co-morbidity in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Whether it affects the use of renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors and thereby negatively impacts outcome is unknown. Therefore, we investigated the association between potassium and uptitration of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEi)/angiotensin receptor blockers (ARB) and its association with outcome. Methods and results Out of 2516 patients from the BIOSTAT-CHF study, potassium levels were available in 1666 patients with HFrEF. These patients were sub-optimally treated with ACEi/ARB or beta-blockers and were anticipated and encouraged to be uptitrated. Potassium levels were available at inclusion and at 9 months. Outcome was a composite of all-cause mortality and heart failure hospitalization at 2 years. Patients' mean age was 67 ± 12 years and 77% were male. At baseline, median serum potassium was 4.3 (interquartile range 3.9–4.6) mEq/L. After 9 months, 401 (24.1%) patients were successfully uptitrated with ACEi/ARB. During this period, mean serum potassium increased by 0.16 ± 0.66 mEq/L (P < 0.001). Baseline potassium was an independent predictor of lower ACEi/ARB dosage achieved [odds ratio 0.70; 95% confidence interval (CI) 0.51–0.98]. An increase in potassium was not associated with adverse outcomes (hazard ratio 1.15; 95% CI 0.86–1.53). No interaction on outcome was found between baseline potassium, potassium increase during uptitration, or potassium at 9 months and increased dosage of ACEi/ARB (Pinteraction > 0.5 for all). Conclusion Higher potassium levels are an independent predictor of enduring lower dosages of ACEi/ARB. Higher potassium levels do not attenuate the beneficial effects of ACEi/ARB uptitration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».