Dapagliflozin and Recurrent Heart Failure Hospitalizations in Heart Failure With Reduced Ejection Fraction: An Analysis of DAPA-HF
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with heart failure (HF) and reduced ejection fraction will experience multiple hospitalizations for heart failure during the course of their disease. We assessed the efficacy of dapagliflozin on reducing the rate of total (ie, first and repeat) hospitalizations for heart failure in the DAPA-HF trial (Dapagliflozin and Prevention of Adverse-Outcomes in Heart Failure). Methods: The total number of HF hospitalizations and cardiovascular deaths was examined by using the proportional-rates approach of Lei-Wei-Yang-Ying and a joint frailty model for each of recurrent HF hospitalizations and time to cardiovascular death. Variables associated with the risk of recurrent hospitalizations were explored in a multivariable Lei-Wei-Yang-Ying model. Results: Of 2371 participants randomly assigned to placebo, 318 experienced 469 hospitalizations for HF; of 2373 assigned to dapagliflozin, 230 patients experienced 340 admissions. In a multivariable model, factors associated with a higher risk of recurrent HF hospitalizations included higher heart rate, higher N-terminal pro-B-type natriuretic peptide, and New York Heart Association class. In the Lei-Wei-Yang-Ying model, the rate ratio for the effect of dapagliflozin on recurrent HF hospitalizations or cardiovascular death was 0.75 (95% CI, 0.65–0.88), P =0.0002. In the joint frailty model, the rate ratio for total HF hospitalizations was 0.71 (95% CI, 0.61–0.82), P <0.0001, whereas, for cardiovascular death, the hazard ratio was 0.81 (95% CI, 0.67–0.98), P =0.0282. Conclusions: Dapagliflozin reduced the risk of total (first and repeat) HF hospitalizations and cardiovascular death. Time-to-first event analysis underestimated the benefit of dapagliflozin in HF and reduced ejection fraction. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT03036124.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».