MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3129981552 · doi:10.1111/dom.14352

Dapagliflozin effects on lung fluid volumes in patients with heart failure and reduced ejection fraction: Results from the <scp>DEFINE‐HF</scp> trial

2021· article· en· W3129981552 sur OpenAlexaff
Michael E. Nassif, Sheryl L. Windsor, Fengming Tang, Mansoor Husain, Silvio E. Inzucchi, Darren K. McGuire, Bertram Pitt, Benjamin M. Scirica, Bethany A. Austin, Michael Fong, Shane LaRue, Guillermo E. Umpierrez, Justin Hartupee, Yevgeniy Khariton, Ali O. Malik, Modele O. Ogunniyi, Nanette K. Wenger, Mikhail Kosiborod

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNovo NordiskEisaiSanofiAstraZenecaGlaxoSmithKlineAmgen
Mots-clésDapagliflozinEjection fractionPlaceboHeart failureMedicineRandomized controlled trialCardiologyInternal medicineUrologyEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors have been shown to reduce the risk of cardiovascular death or worsening heart failure (HF), and improve symptom burden, physical function and quality of life in patients with HF and reduced ejection fraction. The mechanisms of the HF benefits of SGLT2 inhibitors, however, remain unclear. In this substudy of the DEFINE-HF trial, patients randomized to dapagliflozin or placebo had lung fluid volumes (LFVs) measured by remote dieletric sensing at baseline and after 12 weeks of therapy. A significantly greater proportion of dapagliflozin-treated patients (as compared with placebo) experienced improvement in LFVs and fewer dapagliflozin-treated patients had no change or deterioration in LFVs after 12 weeks of treatment. To our knowledge, this is the first study to suggest a direct effect of dapagliflozin (or any SGLT2 inhibitor) on more effective "decongestion", contributing in a meaningful way to the ongoing debate regarding the mechanisms of SGLT2 inhibitor HF benefits.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes Obesity and MetabolismMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207