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Enregistrement W3002075194 · doi:10.1002/ehf2.12592

Comparison of Symptomatic and Functional Responses to Vagus Nerve Stimulation in ANTHEM-HF, INOVATE-HF, and NECTAR-HF

2020· article· en· W3002075194 sur OpenAlexaff
Inder S. Anand, Marvin A. Konstam, Helmut Klein, Douglas L. Mann, Jeffrey L. Ardell, Douglas D. Gregory, Joseph M. Massaro, Imad Libbus, Lorenzo A. DiCarlo, John James E. Udelson, Javed Butler, John D. Parker, John R. Teerlink

Notice bibliographique

RevueESC Heart Failure · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésVagus nerve stimulationMedicineStimulationVagus nerveHeart failureInternal medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Clinical studies of vagal nerve stimulation (VNS) for heart failure with reduced ejection fraction have had mixed results to date. We sought to compare VNS delivery and associated changes in symptoms and function in autonomic regulation therapy via left or right cervical vagus nerve stimulation in patients with chronic heart failure (ANTHEM-HF), increase of vagal tone in heart failure (INOVATE-HF), and neural cardiac therapy for heart failure (NECTAR-HF) for hypothesis generation. METHODS AND RESULTS: Descriptive statistics were used to analyse data from the public domain for differences in proportions using Pearson's chi-square test, differences in mean values using Student's unpaired t-test, and differences in changes of mean values using two-sample t-tests. Guideline-directed medical therapy recommendations were similar across studies. Fewer patients were in New York Heart Association 3, and baseline heart rate (HR) was higher in ANTHEM-HF. In INOVATE-HF, VNS was aimed at peripheral neural targets, using closed-loop delivery that required synchronization of VNS to R-wave sensing by an intracardiac lead. Pulse frequency was low (1-2 Hz) because of a timing schedule allowing ≤3 pulses of VNS following at most 25% of detected R waves. NECTAR-HF and ANTHEM-HF used open-loop VNS delivery (i.e. independent of any external signal) aimed at both central and peripheral targets. In NECTAR-HF, VNS delivery at 20 Hz caused off-target effects that limited VNS up-titration in a majority of patients. In ANTHEM-HF, VNS delivery at 10 Hz allowed up-titration until changes in HR dynamics were confirmed. Six months after VNS titration, significant improvements in both HR and HR variability occurred only in ANTHEM-HF. When ANTHEM-HF and NECTAR-HF were compared, greater improvements from baseline were observed in ANTHEM-HF in standard deviation in normal-to-normal R-R intervals (94 ± 26 to 111 ± 50 vs. 146 ± 48 to 130 ± 52 ms; P < 0.001), left ventricular ejection fraction (32 ± 7 to 37 ± 0.4 vs. 31 ± 6 to 33 ± 6; P < 0.05), and Minnesota Living with Heart Failure mean score (40 ± 14 to 21 ± 10 vs. 44 ± 22 to 36 ± 21; P < 0.002). When compared with INOVATE-HF, greater improvement in 6-min walk distance was observed in ANTHEM-HF (287 ± 66 to 346 ± 78 vs. 304 ± 111 to 334 ± 111 m; P < 0.04). CONCLUSIONS: In this post-hoc analysis, differences in patient demographics were seen and may have caused the differential responses in symptoms and function observed in association with VNS. Major differences in technology platforms, neural targets, VNS delivery, and HR and HR variability responses could have also potentially played a very important role. Further study is underway in a randomized controlled trial with these considerations in mind.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations75
Publié2020
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Résumé présentoui

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