Delayed hospitalisation for heart failure after transcatheter repair or medical treatment for secondary mitral regurgitation: a landmark analysis of the MITRA-FR trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the MITRA-FR trial, transcatheter mitral valve repair (TMVR) was not associated with a 2-year clinical benefit in patients with secondary mitral regurgitation (SMR). AIMS: This landmark analysis aimed at investigating a potential reduction of the hospitalisation rate for heart failure (HF) between 12 and 24 months after inclusion in the MITRA-FR trial in patients randomised to the intervention group (TMVR with the MitraClip device), as compared with patients randomised to the control group (guideline-directed medical therapy [GDMT]). METHODS: The MITRA-FR trial randomised 307 patients with SMR for TMVR on top of GDMT (TMVR group; n=152) or for GDMT alone (control group; n=155). We conducted a 12-month landmark analysis in surviving patients who were not hospitalised for HF within the first 12 months of follow-up. The primary endpoint was the 1-year cumulative number of HF hospitalisations. RESULTS: A total of 140 patients (TMVR group: 67; GDMT group: 73) were selected for this landmark analysis with similar characteristics at inclusion in the trial. The primary endpoint was 28 events per 100 patient-years in the TMVR group, as compared with 60 events per 100 patient-years in the GDMT group (hazard ratio [HR] 0.46, 95% confidence interval [CI]: 0.20-1.02; p=0.057). CONCLUSIONS: In this landmark analysis of the MITRA-FR trial, the cumulative rate of HF hospitalisation between 12 and 24 months among patients treated with TMVR on top of GDMT was approximately half as many as those of patients treated with GDMT alone, a difference which did not reach statistical significance in the setting of a low number of events.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,010 |
| 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 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 ».