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Enregistrement W2974260792 · doi:10.1056/nejmoa1911303

Dapagliflozin in Patients with Heart Failure and Reduced Ejection Fraction

2019· article· en· W2974260792 sur OpenAlexaff
John J.V. McMurray, Scott D. Solomon, Silvio E. Inzucchi, Lars Køber, Mikhail Kosiborod, Felipe A. Martínez, Piotr Ponikowski, Marc S. Sabatine, Inder S. Anand, Jan Bělohlávek, Michael Böhm, Chern‐En Chiang, Vijay Chopra, Rudolf A. de Boer, Akshay S. Desai, Mirta Díez, Jarosław Dróżdż, Andrej Dukát, Junbo Ge, Jonathan G. Howlett, Tzvetana Katova, Masafumi Kitakaze, Charlotta Ljungman, Béla Merkely, José Carlos Nicolau, Eileen O’Meara, Mark C. Petrie, Pham Nguyễn Vinh, Morten Schou, С. Н. Терещенко, Subodh Verma, Claes Held, David L. DeMets, Kieran F. Docherty, Pardeep S. Jhund, Olof Bengtsson, Mikaela Sjöstrand, Anna-Maria Langkilde

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoMontreal Heart InstituteLibin Cardiovascular Institute of AlbertaSt. Michael's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésDapagliflozinEjection fractionHeart failureCardiologyInternal medicineFraction (chemistry)MedicineChemistryDiabetes mellitusEndocrinologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In patients with type 2 diabetes, inhibitors of sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) reduce the risk of a first hospitalization for heart failure, possibly through glucose-independent mechanisms. More data are needed regarding the effects of SGLT2 inhibitors in patients with established heart failure and a reduced ejection fraction, regardless of the presence or absence of type 2 diabetes. METHODS: In this phase 3, placebo-controlled trial, we randomly assigned 4744 patients with New York Heart Association class II, III, or IV heart failure and an ejection fraction of 40% or less to receive either dapagliflozin (at a dose of 10 mg once daily) or placebo, in addition to recommended therapy. The primary outcome was a composite of worsening heart failure (hospitalization or an urgent visit resulting in intravenous therapy for heart failure) or cardiovascular death. RESULTS: Over a median of 18.2 months, the primary outcome occurred in 386 of 2373 patients (16.3%) in the dapagliflozin group and in 502 of 2371 patients (21.2%) in the placebo group (hazard ratio, 0.74; 95% confidence interval [CI], 0.65 to 0.85; P<0.001). A first worsening heart failure event occurred in 237 patients (10.0%) in the dapagliflozin group and in 326 patients (13.7%) in the placebo group (hazard ratio, 0.70; 95% CI, 0.59 to 0.83). Death from cardiovascular causes occurred in 227 patients (9.6%) in the dapagliflozin group and in 273 patients (11.5%) in the placebo group (hazard ratio, 0.82; 95% CI, 0.69 to 0.98); 276 patients (11.6%) and 329 patients (13.9%), respectively, died from any cause (hazard ratio, 0.83; 95% CI, 0.71 to 0.97). Findings in patients with diabetes were similar to those in patients without diabetes. The frequency of adverse events related to volume depletion, renal dysfunction, and hypoglycemia did not differ between treatment groups. CONCLUSIONS: Among patients with heart failure and a reduced ejection fraction, the risk of worsening heart failure or death from cardiovascular causes was lower among those who received dapagliflozin than among those who received placebo, regardless of the presence or absence of diabetes. (Funded by AstraZeneca; DAPA-HF ClinicalTrials.gov number, NCT03036124.).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6 873
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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