Dapagliflozin reduces uric acid concentration, an independent predictor of adverse outcomes in <scp>DAPA‐HF</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Aims Blood uric acid (UA) levels are frequently elevated in patients with heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF), may lead to gout and are associated with worse outcomes. Reduction in UA is desirable in HFrEF and sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors may have this effect. We aimed to examine the association between UA and outcomes, the effect of dapagliflozin according to baseline UA level, and the effect of dapagliflozin on UA in patients with HFrEF in the DAPA‐HF trial. Methods and results The association between UA and the primary composite outcome of cardiovascular death or worsening heart failure, its components, and all‐cause mortality was examined using Cox regression analyses among 3119 patients using tertiles of UA, after adjustment for other prognostic variables. Change in UA from baseline over 12 months was also evaluated. Patients in tertile 3 (UA ≥6.8 mg/dl) versus tertile 1 (<5.4 mg/dl) were younger (66.3 ± 10.8 vs. 68 ± 10.2 years), more often male (83.1% vs. 71.5%), had lower estimated glomerular filtration rate (58.2 ± 17.4 vs. 70.6 ± 18.7 ml/min/1.73 m 2 ), and more often treated with diuretics. Higher UA was associated with a greater risk of the primary outcome (adjusted hazard ratio tertile 3 vs. tertile 1: 1.32, 95% confidence interval [CI] 1.06–1.66; p = 0.01). The risk of heart failure hospitalization and cardiovascular death increased by 7% and 6%, respectively per 1 mg/dl unit increase of UA ( p = 0.04 and p = 0.07). Spline analysis revealed a linear increase in risk above a cut‐off UA value of 7.09 mg/dl. Compared with placebo, dapagliflozin reduced UA by 0.84 mg/dl (95% CI −0.93 to −0.74) over 12 months ( p < 0.001). Dapagliflozin improved outcomes, irrespective of baseline UA concentration. Conclusion Uric acid remains an independent predictor of worse outcomes in a well‐treated contemporary HFrEF population. Compared with placebo, dapagliflozin reduced UA and improved outcomes irrespective of UA concentration.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».