Digoxin–mortality: randomized vs. observational comparison in the DIG trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Digitalis Investigation Group (DIG) trial, the only large randomized trial of digoxin in heart failure, reported a neutral effect on mortality and a significant reduction in heart failure hospitalizations. Recent observational studies reported increased mortality with digoxin treatment. We present further analyses of the DIG trial displaying the inability to control bias in observational treatment comparisons despite extensive statistical adjustments. METHODS AND RESULTS: Forty-four percent of the 6800 patients in the DIG trial had been treated with digoxin before randomization, and half of them were randomly withdrawn from digoxin treatment. We contrast the main randomization-based result of the DIG trial with the observational non-randomized comparison of patients pre-treated or not pre-treated with digoxin. Mortality [hazard ratio (HR) 1.22, 95% confidence interval (CI) 1.12-1.34; P < 0.001] and heart failure hospitalizations (HR 1.47, 95% CI 1.33-1.61; P < 0.001) were significantly higher in patients pre-treated with digoxin even after adjustment for baseline population differences. The higher risks for both outcomes in those who had previously received digoxin persisted even if they received placebo during the trial (HR 1.24, 95% CI 1.10-1.40; P < 0.001). This sharply contradicts the neutral effect on mortality and the significant reduction in heart failure hospitalizations observed in the randomized comparison. CONCLUSION: Prescription of digoxin is an indicator of disease severity and worse prognosis, which cannot be fully accounted for by covariate adjustments in the DIG trial where patients were well-characterized. It is unlikely that weaker research approaches (observational studies of administrative data or registries) can provide more reliable estimates of the effects of cardiac glycosides.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».