Does brain natriuretic peptide (BNP) at baseline influence the effects of nintedanib plus sildenafil in patients with IPF?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the INSTAGE trial in patients with IPF and DLco ≤ 35% predicted, nintedanib plus sildenafil was not associated with a significant benefit on SGRQ total score (primary endpoint) vs. nintedanib alone. However, nintedanib plus sildenafil was associated with stabilisation in BNP, a marker of right ventricular strain, and reduced decline in FVC vs. nintedanib alone. Aim: To assess whether baseline BNP influenced the effects of nintedanib plus sildenafil vs. nintedanib alone. Methods: In post-hoc analyses, patients with baseline BNP ≤ vs. > median were compared on changes from baseline in BNP at week 24 and in SGRQ total score and FVC at weeks 12 and 24; time to absolute FVC ≥ 5% predicted or death; and time to relative FVC decline ≥ 10% predicted or death. Results: At baseline, median BNP was 52 ng/L; 140 patients had BNP ≤ 52 ng/L and 133 had BNP > 52 ng/L. All endpoints showed numerical benefits of nintedanib plus sildenafil vs. nintedanib alone in both subgroups. Compared with patients with baseline BNP below the median, the combination provided a significantly greater benefit on BNP levels and a numerical benefit on FVC in patients with higher baseline BNP. Conclusions: In patients with IPF and severely impaired gas exchange, the benefit of nintedanib plus sildenafil vs. nintedanib alone on changes in BNP and FVC seemed more pronounced in patients with baseline BNP above the median. Table 1 Baseline BNP ≤ 52 ng/L Baseline BNP > 52 ng/L Treatment-by-subgroup-by-time interaction p-value Nintedanib + sildenafil Nintedanib alone Difference (95% CI) Nintedanib + sildenafil Nintedanib alone Difference (95% CI) * These between-group comparisons are expressed as hazard ratios. Mean (SE) change in BNP at week 24, ng/L − 5.44 (15.83) − 0.72 (17.95) − 4.72 (− 50.92, 41.48) − 20.41 (19.34) 72.97 (16.33) − 93.38 (− 142.11, − 44.65) 0.0101 SGRQ total score Mean (SE) change at week 12 − 1.05 (1.32) − 0.54 (1.53) − 0.50 (− 4.48, 3.47) − 1.62 (1.61) − 0.93 (1.37) − 0.69 (− 4.84, 3.46) 0.9501 Mean (SE) change at week 24 0.32 (1.47) 3.18 (1.71) − 2.86 (− 7.31, 1.59) 0.14 (1.87) 1.77 (1.60) − 1.64 (− 6.47, 3.19) 0.7146 FVC, mL Mean (SE) change at week 12 − 18.6 (20.6) − 41.8 (23.6) 23.2 (− 38.5, 84.8) 46.3 (25.0) − 13.7 (21.2) 60.0 (− 4.3, 124.3) 0.4157 Mean (SE) change at week 24 − 68.5 (24.8) − 75.8 (28.6) 7.3 (− 67.2, 81.8) 55.3 (30.8) − 45.6 (26.3) 100.9 (21.4, 180.5) 0.0917 Rate of change in FVC, mL/24 weeks − 65.7 (23.3) − 83.1 (26.5) 17.4 (− 52.7, 87.4) 46.7 (32.7) − 51.6 (27.9) 98.3 (12.9, 183.8) 0.1450 n (%) with absolute FVC decline ≥ 5% predicted or death 26 (32.9) 36 (59.0) 0.48 (0.29, 0.80)* 17 (29.3) 33 (44.0) 0.65 (0.35, 1.18)* 0.3843 n (%) with relative FVC decline ≥ 10% predicted or death 22 (27.8) 22 (36.1) 0.72 (0.39, 1.30)* 13 (22.4) 28 (37.3) 0.63 (0.32, 1.21)* 0.8018 * presented at ERS 2019, ‡ presenting on behalf of the authors
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».