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Enregistrement W4206946749 · doi:10.1002/ejhf.2433

Dapagliflozin reduces uric acid concentration, an independent predictor of adverse outcomes in <scp>DAPA‐HF</scp>

2022· article· en· W4206946749 sur OpenAlexaff
Kirsty McDowell, Paul Welsh, Kieran F. Docherty, David A. Morrow, Pardeep S. Jhund, Rudolf A. de Boer, Eileen O’Meara, Silvio E. Inzucchi, Lars Køber, Mikhail Kosiborod, Felipe A. Martínez, Piotr Ponikowski, Ann Hammarstedt, Anna Maria Langkilde, Mikaela Sjöstrand, Daniel Lindholm, Scott D. Solomon, Naveed Sattar, Marc S. Sabatine, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesUniversity of GlasgowBritish Heart FoundationGlaxoSmithKlineDefense Acquisition Program AdministrationAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyEisaiEuropean Society of CardiologyAbbott Laboratories
Mots-clésDapagliflozinMedicineUric acidHeart failureInternal medicineAdverse effectCardiologyEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 (&lt;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 &lt; 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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