Empagliflozin and health-related quality of life outcomes in patients with heart failure with reduced ejection fraction: the EMPEROR-Reduced trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In this secondary analysis of the EMPEROR-Reduced trial, we sought to evaluate whether the benefits of empagliflozin varied by baseline health status and how empagliflozin impacted patient-reported outcomes in patients with heart failure with reduced ejection fraction. METHODS AND RESULTS: Health status was assessed by the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaires-clinical summary score (KCCQ-CSS). The influence of baseline KCCQ-CSS (analyzed by tertiles) on the effect of empagliflozin on major outcomes was examined using Cox proportional hazards models. Responder analyses were performed to assess the odds of improvement and deterioration in KCCQ scores related to treatment with empagliflozin. Empagliflozin reduced the primary outcome of cardiovascular death or heart failure hospitalization regardless of baseline KCCQ-CSS tertiles [hazard ratio (HR) 0.83 (0.68-1.02), HR 0.74 (0.58-0.94), and HR 0.61 (0.46-0.82) for <62.5, 62.6-85.4, and ≥85.4 score tertiles, respectively; P-trend = 0.10]. Empagliflozin improved KCCQ-CSS, total symptom score, and overall summary score at 3, 8, and 12 months. More patients on empagliflozin had ≥5-point [odds ratio (OR) 1.20 (1.05-1.37)], 10-point [OR 1.26 (1.10-1.44)], and 15-point [OR 1.29 (1.12-1.48)] improvement and fewer had ≥5-point [OR 0.75 (0.64-0.87)] deterioration in KCCQ-CSS at 3 months. These benefits were sustained at 8 and 12 months and were similar for other KCCQ domains. CONCLUSION: Empagliflozin improved cardiovascular death or heart failure hospitalization risk across the range of baseline health status. Empagliflozin improved health status across various domains, and this benefit was sustained during long-term follow-up. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT03057977.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».