Effect of dapagliflozin in patients with heart failure on reducing cardiovascular mortality in federal project on the prevention of cardiovascular diseases
Notice bibliographique
Résumé
Aim. To assess the effect of dapagliflozin in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) on reducing cardiovascular mortality as the main goal of a federal project on the prevention of cardiovascular diseases. Material and methods. All adult Russian patients with a documented NYHA class II-IV HFrEF (EF £40%) were considered the target population. The characteristics of the patients corresponded to those of the Russian Hospital Heart Failure Registry (RUS-HFR). The study looked at an increase in the dapagliflozin use in addition to standard therapy by 10% of patients annually in 2021-2023 and calculated the number of deaths that could be prevented. Cardiovascular mortality curve was created by extrapolation of the DAPA-HF study results using the Kaplan-Meier method. Further, the contribution of prevented deaths with dapagliflozin to the achievement of regional and federal targets for reducing cardiovascular mortality was calculated for 1, 2, and 3 years. Results. In case of 10% annual increase in dapagliflozin use in patients with NYHA class II-IV HFrEF, this will allow: — to prevent an additional 1,736 cardiovascular deaths in the first year, achieving the target of federal project on the prevention of cardiovascular diseases in 2021 by 5,9%; — to prevent an additional 3,784 cardiovascular deaths in the second year, achieving the target of federal project on the prevention of cardiovascular diseases in 2022 by 12,9%; — to prevent an additional 5,485 cardiovascular deaths in the third year, achieving the target of federal project on the prevention of cardiovascular diseases in 2023 by 18,7%. Conclusion. The use of dapagliflozin in patients with HFrEF will reduce mortality from cardiovascular diseases.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».