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Enregistrement W3148497311 · doi:10.1161/circulationaha.121.053659

Dapagliflozin and Recurrent Heart Failure Hospitalizations in Heart Failure With Reduced Ejection Fraction: An Analysis of DAPA-HF

2021· article· en· W3148497311 sur OpenAlexafffund
Pardeep S. Jhund, Piotr Ponikowski, Kieran F. Docherty, Samvel B. Gasparyan, Michael Böhm, Chern‐En Chiang, Akshay S. Desai, Jonathan G. Howlett, Masafumi Kitakaze, Mark C. Petrie, Subodh Verma, Olof Bengtsson, Anna-Maria Langkilde, Mikaela Sjöstrand, Silvio E. Inzucchi, Lars Køber, Mikhail Kosiborod, Felipe A. Martínez, Marc S. Sabatine, Scott D. Solomon, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesJanssen Research and DevelopmentRelypsaRespicardiaAmerican RegentNational Heart, Lung, and Blood InstituteJapan Heart FoundationBrigham and Women's HospitalVifor PharmaShionogiDaiichi-SankyoToa EiyoUniversity of GlasgowSanofi PasteurUniversity of OxfordBritish Heart FoundationKidney Research UKJapan Agency for Medical Research and DevelopmentZora BiosciencesIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedMedicines CompanyIntarcia TherapeuticsNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsAstraZenecaAlnylam PharmaceuticalsZafgenEsperion TherapeuticsKowa CompanyServierCelladon CorporationDefense Acquisition Program AdministrationBoston Scientific CorporationGlaxoSmithKlineNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesGilead SciencesIFM TherapeuticsAstraZeneca CanadaAlereNovo NordiskMyoKardiaEisaiCytokineticsSanofiAmgenModernaPfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineDapagliflozinHeart failureEjection fractionHazard ratioInternal medicineCardiologyNatriuretic peptidePlaceboProportional hazards modelConfidence intervalDiabetes mellitusEndocrinologyType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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