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Enregistrement W4283077273 · doi:10.1186/s12933-022-01545-1

Effects of sacubitril/valsartan on glycemia in patients with diabetes and heart failure: the PARAGON-HF and PARADIGM-HF trials

2022· article· en· W4283077273 sur OpenAlexaff
Magnus Wijkman, Brian Claggett, Muthiah Vaduganathan, Jonathan W. Cunningham, Rasmus Rørth, Alice M. Jackson, Milton Packer, Michael R. Zile, Jean L. Rouleau, Karl Swedberg, Martin Lefkowitz, Sanjiv J. Shah, Marc A. Pfeffer, John J.V. McMurray, Scott D. Solomon

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteSvenska LäkaresällskapetBritish Heart FoundationNational Institutes of HealthRegion ÖstergötlandNovartis
Mots-clésSacubitril, ValsartanValsartanMedicineSacubitrilEjection fractionInternal medicineHeart failureCardiologyDiabetes mellitusEnalaprilGlycemicInsulinEndocrinologyAngiotensin-converting enzymeBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Compared with enalapril, sacubitril/valsartan lowered HbA1c and reduced new insulin therapy in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and diabetes in the PARADIGM-HF trial. We sought to assess the glycemic effects of sacubitril/valsartan in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) and diabetes, and across the spectrum of left ventricular ejection fraction (LVEF) in heart failure and diabetes. Methods We compared the effect of sacubitril/valsartan, relative to valsartan, on HbA1c, new insulin therapy and hypoglycemia in the randomized controlled trial PARAGON-HF, and performed pooled analyses of PARAGON-HF and PARADIGM-HF. Results Among 2395 patients with HFpEF and diabetes in PARAGON-HF, sacubitril/valsartan compared with valsartan reduced HbA1c (baseline-adjusted between-group difference in HbA1c change at 48 weeks: − 0.24%, 95% CI − 0.33 to − 0.16%, P < 0.001). Numerically, new insulin treatment was initiated less often in the sacubitril/valsartan group than in the valsartan group, but the difference was not statistically significant (12.8% vs. 16.1%; HR: 0.80, 95% CI 0.62–1.02, P = 0.07). Hypoglycemia adverse event reports were low, but more frequent in those receiving sacubitril/valsartan than in the valsartan group (4.2% vs. 2.6%; HR: 1.64, 95% CI 1.05–2.56, P = 0.030). In a pooled analysis of PARAGON-HF and PARADIGM-HF, the effect of sacubitril/valsartan on change in HbA1c was not significantly modified by LVEF (P interaction = 0.56). Across the spectrum of LVEF, sacubitril/valsartan reduced new insulin therapy (HR: 0.75, 95% CI 0.63–0.89, P = 0.001), compared with enalapril or valsartan. Conclusions Sacubitril/valsartan reduced HbA1c and new insulin therapy in patients with heart failure and diabetes across the spectrum of LVEF but may be associated with a slightly higher risk for hypoglycemia. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT01920711

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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