Early Intervention with Impedance-guided Heart Failure Management Improves Long-term Outcome: Insights from the IMPEDANCE-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lung-impedance (LI) guided treatment of heart failure (HF) patients was shown to improve clinical outcomes. Objectives: To perform a post-hoc analysis of the IMPEDANCE-HF extended trial in order to explore the mechanism underlying the improved outcome of the LI-guided compared with conventional therapy of HF patients. Methods: The study included 290 HF patients with LVEF≤ 45% randomized 1:1 to LI-guided or conventional therapy. The normal LI (NLI), representing the dry lung status, was calculated upon enrollment. The level of pulmonary congestion (LPC) was represented by ΔLIR= [(measured LI/NLI)-1] × 100%. Results: There were 11473 outpatient visits in the LI-guided group and 10245 visits in the control group during follow-up, or 15.5 and 15.9 visits/patient×year, respectively (p=0.74). The LI-guided patients were on average less congested during follow-up than those in the control group (by 20 %, p<0.01). Multivariate regression analysis showed that the likelihood of hospitalization for HF [hazard ratio (HR): 0.62, 95% confidence interval (CI): 0.52-0.72, p<0.01) and of all-cause mortality (HR: 0.83, 95%CI: 0.70-0.98, p=0.03] were lower in the LI-guided group than in the control group. In the LI-guided group, diuretic up-titration was 2-fold more frequent and at an earlier timepoint and at a 21% lower LPC (p<0.01). In both groups the diuretic response was more prominent when up-titration was done at a lower LPC (p<0.01). Conclusion LI-guided diuretic titration prompted earlier, and more frequent diuretic dose increase when the LPC was only beginning to increase and this resulted in a greater decongestive response with better clinical outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».