P6508Balance of risk and benefit of spironolactone according to renal function in heart failure patients with preserved ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Guidelines now suggest that spironolactone may be useful to reduce heart failure hospitalization (HFH) in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) patients. However, spironolactone may increase the risk for hyperkalaemia and worsening renal function, particularly in patients with severe renal dysfunction. Purpose: We investigated the influence of baseline renal function on clinical outcomes and the balance of safety and efficacy of spironolactone in HFpEF patients. Methods: Among patients enrolled in the Americas region of the TOPCAT trial (N=1767), we examined the association between baseline renal function categories (CKD-EPI eGFR <45, 45–60, ≥60 mL/min/1.73m2) and the primary efficacy outcome of cardiovascular (CV) death, HFH, or aborted cardiac arrest and safety outcome of drug discontinuation for adverse events (AE). Variation in the efficacy and safety according to baseline renal function was examined in Cox proportional hazard models. Results: Incidence rates for the primary efficacy outcome and drug discontinuation for AE increased with declining eGFR, with highest rates in those with severe renal dysfunction (eGFR<45). Compared to placebo, across all eGFR categories, spironolactone was associated with lower relative risk (RR) for the primary endpoint (interaction p=0.13) and higher RR for drug discontinuation (interaction p=0.46). Over 4-year follow-up, efficacy of spironolactone remained consistent across the range of eGFR, but the difference in absolute risk for drug discontinuation with spironolactone vs placebo was amplified in the low eGFR category (p=0.003).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».