The GUIDE-HF trial of pulmonary artery pressure monitoring in heart failure: impact of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, important changes in heart failure (HF) event rates have been widely reported, but few data address potential causes for these changes; several possibilities were examined in the GUIDE-HF study. METHODS AND RESULTS: From 15 March 2018 to 20 December 2019, patients were randomized to haemodynamic-guided management (treatment) vs. control for 12 months, with a primary endpoint of all-cause mortality plus HF events. Pre-COVID-19, the primary endpoint rate was 0.553 vs. 0.682 events/patient-year in the treatment vs. control group [hazard ratio (HR) 0.81, P = 0.049]. Treatment difference was no longer evident during COVID-19 (HR 1.11, P = 0.526), with a 21% decrease in the control group (0.536 events/patient-year) and no change in the treatment group (0.597 events/patient-year). Data reflecting provider-, disease-, and patient-dependent factors that might change the primary endpoint rate during COVID-19 were examined. Subject contact frequency was similar in the treatment vs. control group before and during COVID-19. During COVID-19, the monthly rate of medication changes fell 19.2% in the treatment vs. 10.7% in the control group to levels not different between groups (P = 0.362). COVID-19 was infrequent and not different between groups. Pulmonary artery pressure area under the curve decreased -98 mmHg-days in the treatment group vs. -100 mmHg-days in the controls (P = 0.867). Patient compliance with the study protocol was maintained during COVID-19 in both groups. CONCLUSION: During COVID-19, the primary event rate decreased in the controls and remained low in the treatment group, resulting in an effacement of group differences that were present pre-COVID-19. These outcomes did not result from changes in provider- or disease-dependent factors; pulmonary artery pressure decreased despite fewer medication changes, suggesting that patient-dependent factors played an important role in these outcomes. Clinical Trials.gov: NCT03387813.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».