Initiation, Continuation, or Withdrawal of Angiotensin‐Converting Enzyme Inhibitors/Angiotensin Receptor Blockers and Outcomes in Patients Hospitalized With Heart Failure With Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background Guidelines recommend continuation or initiation of guideline‐directed medical therapy, including angiotensin‐converting enzyme inhibitors/angiotensin II receptor blockers ( ACE i/ ARB ), in hospitalized patients with heart failure with reduced ejection fraction. Methods and Results Using the Get With The Guidelines‐Heart Failure Registry, we linked clinical data from 16 052 heart failure with reduced ejection fraction (ejection fraction ≤40%) patients with Medicare claims data. We divided ACE i/ ARB ‐eligible patients into 4 categories based on admission and discharge ACE i/ ARB use: continued (reference group), started, discontinued, or not started on therapy. A multivariable Cox proportional hazard model was used to determine the association between ACE i/ ARB category and outcomes. Most, 90.5%, were discharged on ACE i/ ARB (59.6% continued and 30.9% newly started). Of those discharged without ACE i/ ARB , 1.9% were discontinued, and 7.5% were eligible but not started. Thirty‐day mortality was 3.5% for patients continued and 4.1% for patients started on ACE i/ ARB . In contrast, 30‐day mortality was 8.8% for patients discontinued (adjusted hazard ratio [ HR adj ] 1.92; 95% CI 1.32‐2.81; P <0.001) and 7.5% for patients not started ( HR adj 1.50; 95% CI 1.12‐2.00; P =0.006). The 30‐day readmission rate was lowest among patients continued or started on therapy. One‐year mortality was 28.2% for patients continued and 29.7% for patients started on ACE i/ ARB compared to 41.6% for patients discontinued ( HR adj 1.35; 95% CI 1.13‐1.61; P <0.001) and 41.7% ( HR adj 1.28; 95% CI 1.14‐1.43; P <0.001) for patients not started on therapy. Conclusions Compared with continuation, withdrawal of ACE i/ ARB during heart failure hospitalization is associated with higher rates of postdischarge mortality and readmission, even after adjustment for severity of illness.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».