<scp>Angiotensin–neprilysin</scp> inhibition and renal outcomes across the spectrum of ejection fraction in heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Patients with heart failure are at higher risk of progression to end‐stage renal disease (ESRD), regardless of ejection fraction (EF). We assessed the renal effects of angiotensin–neprilysin inhibition in a pooled analysis of 13 195 patients with heart failure with reduced and preserved EF. Methods and results We combined data from PARADIGM‐HF (EF ≤40%; n = 8399) and PARAGON‐HF (EF ≥45%; n = 4796) in a pre‐specified pooled analysis. We assessed the effect of treatment (sacubitril/valsartan vs. enalapril or valsartan) on a composite of either ≥50% reduction in estimated glomerular filtration rate (eGFR), ESRD, or death from renal causes, in addition to changes in eGFR slope. We assessed whether baseline renal function or EF modified the effect of therapy on renal outcomes. At randomization, eGFR was 68 ± 20 ml/min/1.73 m 2 in PARADIGM‐HF and 63 ± 19 ml/min/1.73 m 2 in PARAGON‐HF. The composite renal outcome occurred in 70 of 6594 patients (1.1%) in the sacubitril/valsartan group and in 123 of 6601 patients (1.9%) in the valsartan or enalapril group (hazard ratio 0.56, 95% confidence interval [CI] 0.42–0.75; p < 0.001). The mean eGFR change was −1.8 (95% CI −1.9 to −1.7) ml/min/1.73 m 2 /year for the sacubitril/valsartan group, compared with −2.4 (95% CI −2.5 to −2.2) ml/min/1.73 m 2 /year for the valsartan or enalapril group. The treatment effect on the composite renal endpoint was not modified by categories of baseline eGFR ( p ‐interaction = 0.64), but was most pronounced in those with baseline EF between 30% and 60% ( p ‐interaction = 0.001). Conclusions In patients with heart failure, sacubitril/valsartan reduced the risk of serious adverse renal outcomes and slowed decline in eGFR, compared with valsartan or enalapril, independent of baseline renal function.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».