Baseline Characteristics of Patients With Heart Failure and Preserved Ejection Fraction in the PARAGON-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the baseline characteristics of patients with heart failure and preserved left ventricular ejection fraction enrolled in the PARAGON-HF trial (Prospective Comparison of Angiotensin Receptor Neprilysin Inhibitor With Angiotensin Receptor Blocker Global Outcomes in HFpEF) comparing sacubitril/valsartan to valsartan in reducing morbidity and mortality. METHODS AND RESULTS: We report key demographic, clinical, and laboratory findings, and baseline therapies, of 4822 patients randomized in PARAGON-HF, grouped by factors that influence criteria for study inclusion. We further compared baseline characteristics of patients enrolled in PARAGON-HF with those patients enrolled in other recent trials of heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Among patients enrolled from various regions (16% Asia-Pacific, 37% Central Europe, 7% Latin America, 12% North America, 28% Western Europe), the mean age of patients enrolled in PARAGON-HF was 72.7±8.4 years, 52% of patients were female, and mean left ventricular ejection fraction was 57.5%, similar to other trials of HFpEF. Most patients were in New York Heart Association class II, and 38% had ≥1 hospitalizations for heart failure within the previous 9 months. Diabetes mellitus (43%) and chronic kidney disease (47%) were more prevalent than in previous trials of HFpEF. Many patients were prescribed angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers (85%), β-blockers (80%), calcium channel blockers (36%), and mineralocorticoid receptor antagonists (24%). As specified in the protocol, virtually all patients were on diuretics, had elevated plasma concentrations of N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (median, 911 pg/mL; interquartile range, 464-1610), and structural heart disease. CONCLUSIONS: PARAGON-HF represents a contemporary group of patients with HFpEF with similar age and sex distribution compared with prior HFpEF trials but higher prevalence of comorbidities. These findings provide insights into the impact of inclusion criteria on, and regional variation in, HFpEF patient characteristics. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT01920711.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».