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Enregistrement W2984683166 · doi:10.1161/circulationaha.119.044138

Effects of Dapagliflozin on Symptoms, Function, and Quality of Life in Patients With Heart Failure and Reduced Ejection Fraction

2019· article· en· W2984683166 sur OpenAlexaff
Mikhail Kosiborod, Pardeep S. Jhund, Kieran F. Docherty, Mirta Díez, Mark C. Petrie, Subodh Verma, José Carlos Nicolau, Béla Merkely, Masafumi Kitakaze, David L. DeMets, Silvio E. Inzucchi, Lars Køber, Felipe A. Martínez, Piotr Ponikowski, Marc S. Sabatine, Scott D. Solomon, Olof Bengtsson, Daniel Lindholm, Anna Niklasson, Mikaela Sjöstrand, Anna Maria Langkilde, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesServierEisaiBritish Heart FoundationSanofiKowa CompanyAmarin CorporationAlnylam PharmaceuticalsNovo NordiskDaiichi-SankyoIntarcia TherapeuticsGlaxoSmithKlineNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesDefense Acquisition Program AdministrationAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineEjection fractionHeart failureDapagliflozinCardiologyInternal medicineQuality of life (healthcare)EndocrinologyDiabetes mellitusNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Goals of management in patients with heart failure and reduced ejection fraction include reducing death and hospitalizations, and improving health status (symptoms, physical function, and quality of life). In the DAPA-HF trial (Dapagliflozin and Prevention of Adverse-Outcomes in Heart Failure), sodium–glucose cotransporter-2 inhibitor, dapagliflozin, reduced death and hospitalizations, and improved symptoms in patients with heart failure and reduced ejection fraction. In this analysis, we examine the effects of dapagliflozin on a broad range of health status outcomes, using the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ). Methods: KCCQ was evaluated at randomization, 4 and 8 months. Patients were divided by baseline KCCQ total symptom score (TSS); Cox proportional hazards models examined the effects of dapagliflozin on clinical events across these subgroups. We also evaluated the effects of dapagliflozin on KCCQ-TSS, clinical summary score, and overall summary score. Responder analyses were performed to compare proportions of dapagliflozin versus placebo-treated patients with clinically meaningful changes in KCCQ at 8 months. Results: A total of 4443 patients had available KCCQ at baseline (median KCCQ-TSS, 77.1 [interquartile range, 58.3–91.7]). The effects of dapagliflozin vs placebo on reducing cardiovascular death or worsening heart failure were consistent across the range of KCCQ-TSS (lowest to highest tertile: hazard ratio, 0.70 [95% CI, 0.57–0.86]; hazard ratio, 0.77 [95% CI, 0.61–0.98]; hazard ratio, 0.62 [95% CI, 0.46–0.83]; P for heterogeneity=0.52). Patients treated with dapagliflozin had greater improvement in mean KCCQ-TSS, clinical summary score, and overall summary score at 8 months (2.8, 2.5 and 2.3 points higher versus placebo; P <0.0001 for all). Fewer patients treated with dapagliflozin had a deterioration in KCCQ-TSS (odds ratio, 0.84 [95% CI, 0.78–0.90]; P <0.0001); and more patients had at least small, moderate, and large improvements (odds ratio, 1.15 [95% CI, 1.08–1.23]; odds ratio, 1.15 [95% CI, 1.08–1.22]; odds ratio, 1.14 [95% CI, 1.07–1.22]; number needed to treat=14, 15, and 18, respectively; P <0.0001 for all; results consistent for KCCQ clinical summary score and overall summary score). Conclusions: Dapagliflozin reduced cardiovascular death and worsening heart failure across the range of baseline KCCQ, and improved symptoms, physical function, and quality of life in patients with heart failure and reduced ejection fraction. Furthermore, dapagliflozin increased the proportion of patients experiencing at least small, moderate, and large improvements in health status; these effects were clinically important. Clinical Trial Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations345
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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