Efficacy and Safety of Dapagliflozin in Heart Failure With Reduced Ejection Fraction According to N-Terminal Pro-B-Type Natriuretic Peptide: Insights From the DAPA-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective therapies for HFrEF usually reduce NT-proBNP (N-terminal pro-B-type natriuretic peptide) levels, and it is important to establish whether new treatments are effective across the range of NT-proBNP. Methods: We evaluated both these questions in the DAPA-HF (Dapagliflozin and Prevention of Adverse Outcomes in Heart Failure) trial. Patients in New York Heart Association functional class II to IV with a left ventricular ejection fraction ≤40% and a NT-proBNP level ≥600 pg/mL (≥600 ng/L; ≥400 pg/mL if hospitalized for HF within the previous 12 months or ≥900 pg/mL if atrial fibrillation/flutter) were eligible. The primary outcome was the composite of an episode of worsening HF or cardiovascular death. Results: Of the 4744 randomized patients, 4742 had an available baseline NT-proBNP measurement (median, 1437 pg/mL [interquartile range, 857–2650 pg/mL]). Compared with placebo, treatment with dapagliflozin significantly reduced NT-proBNP from baseline to 8 months (absolute least-squares mean reduction, −303 pg/mL [95% CI, −457 to −150 pg/mL]; geometric mean ratio, 0.92 [95% CI, 0.88–0.96]). Dapagliflozin reduced the risk of worsening HF or cardiovascular death, irrespective of baseline NT-proBNP quartile; the hazard ratio for dapagliflozin versus placebo, from lowest to highest quartile was 0.43 (95% CI, 0.27–0.67), 0.77 (0.56–1.04), 0.78 (0.60–1.01), and 0.78 (0.64–0.95); P for interaction=0.09. Consistent benefits were observed for all-cause mortality. Compared with placebo, dapagliflozin increased the proportion of patients with a meaningful improvement (≥5 points) in Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire total symptom score ( P for interaction=0.99) and decreased the proportion with a deterioration ≥5 points ( P for interaction=0.87) across baseline NT-proBNP quartiles. Conclusions: In patients with HFrEF, dapagliflozin reduced NT-proBNP by 300 pg/mL after 8 months of treatment compared with placebo. In addition, dapagliflozin reduced the risk of worsening HF and death, and improved symptoms, across the spectrum of baseline NT-proBNP levels included in DAPA-HF. 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 | 0,004 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».