Dosing of losartan in men versus women with heart failure with reduced ejection fraction: the <scp>HEAAL</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), guidelines recommend up-titration of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEi) and angiotensin receptors blockers (ARBs) to the maximum tolerated dose. However, some studies suggest that women might need lower doses of ACEi/ARBs than men to achieve similar treatment benefit. METHODS AND RESULTS: The HEAAL trial compared low vs. high dose of losartan. We reassessed the efficacy and safety of high- vs. low-dose in men vs. women using Cox models and machine learning algorithms. The mean age was 66 years and 30% of patients were women. Men appeared to have benefited more from high-dose than from low-dose losartan, whereas women appeared to have responded similarly to low and high doses [hazard ratio (95% confidence interval) comparing high- vs. low-dose losartan for the composite outcome of all-cause death or all-cause hospitalization: 0.89 (0.81-0.98) in men and 1.10 (0.95-1.28) in women; interaction P = 0.018]. Female sex clustered along with older age, ischaemic heart failure, New York Heart Association class III/IV, and estimated glomerular filtration rate <60 mL/min. Patients with these features had a poorer response to high-dose losartan. Subgroup analyses supported no benefit from high-dose losartan in patients with poorer kidney function and severe heart failure symptoms. CONCLUSIONS: Compared with men, women might need lower doses of losartan to achieve similar treatment benefit. However, beyond sex, other factors (e.g. kidney function, age, and symptoms) may influence the response to high-dose losartan, suggesting that sex-based subgroup findings may be biased by other confounders.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».