Growth Differentiation Factor-15, Treatment with Liraglutide, and Clinical Outcomes Among Patients with Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Associations between growth differentiation factor-15 (GDF-15), cardiovascular outcomes, and exercise capacity among patients with a recent hospitalization for heart failure (HHF) and heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) are unknown. We utilized data from the 'Functional Impact of GLP-1 for Heart Failure Treatment' (FIGHT) study to address these knowledge gaps. METHODS AND RESULTS: FIGHT was a randomized clinical trial testing the effect of liraglutide (vs. placebo) among 300 participants with HFrEF and a recent HHF. Multivariable regression models evaluated associations between baseline GDF-15 and change in GDF-15 (per 1000 pg/mL increase from baseline to 30 days) with clinical outcomes (at 180 days) and declines in exercise capacity (6 min walk distance ≥ 45 m). At baseline (n = 249), median GDF-15 value was 3221 pg/mL (interquartile range 1938-5511 pg/mL). Participants in the highest tertile of baseline GDF-15 were more likely to be male and have more co-morbidities. After adjustment, an increase in GDF-15 over 30 days was associated with higher risk of death or HHF [hazard ratio 1.35, 95% confidence interval (CI) 1.11-1.64]. In addition, higher baseline GDF-15 (per 1000 pg/mL until 6000 pg/mL) and an increase in GDF-15 over 30 days were associated with declining 6 min walk distance (odds ratio 1.26, 95% CI 1.02-1.55 and odds ratio 1.37, 95% CI 1.12-1.69, respectively). GDF-15 levels remained stable among participants randomized to liraglutide. CONCLUSIONS: An increase in GDF-15 over 30 days among patients in HFrEF was independently associated with an increased risk of cardiovascular events and declining exercise capacity. These results support the value of longitudinal GDF-15 trajectory in informing risk of heart failure disease progression.
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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 | 0,000 | 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 ».