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Enregistrement W4293312790 · doi:10.14740/jocmr4772

Impact of Digoxin Use on Guideline-Directed Medical Therapy in Patients With Heart Failure With Reduced Ejection Fraction

2022· article· en· W4293312790 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Jabri, Laith Alhuneafat, Zaid Shahrori, Hani Hamade, Farhan Nasser, Abdallah Rayyan, Mohammed Mhanna, Ahmad Al Abdouh, Faris Haddadin, Kathir Balakumaran

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigoxinMedicineGuidelineEjection fractionHeart failureFraction (chemistry)Medical therapyCardiologyInternal medicineChromatographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Digoxin was one of the first agents used in the management of heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). Concerns over its safety, efficacy, and the introduction of guideline-directed medical therapy (GDMT) have relegated it to a secondary role. The efficacy of digoxin is still under debate, and its use in patients on GDMT remains unclear. We aim to evaluate whether patients with HFrEF on digoxin can tolerate higher doses of a β-blocker (BB), angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs), angiotensin receptor blocker (ARB), mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs), and angiotensin receptor-neprilysin inhibitor (ARNI). Methods: A retrospective chart review was performed on 233 patients with HFrEF managed at a tertiary care center in Cleveland, Ohio. A bivariate analysis was performed to compare patients on digoxin with patients not on digoxin in terms of ability to progress the dosing of BB, ACEI, MRA, ARB, or ARNI. Results: Thirty-four (14.6%) of our 233 patients were receiving digoxin at baseline visit. The digoxin group was more likely to have lower initial and last systolic blood pressure, initial diastolic blood pressure, and left ventricular ejection fraction. Mean follow-up duration and baseline sodium level were higher in the digoxin group. There was no significant difference between the two groups in terms of patients receiving higher doses of BB (P = 0.235), ACEI/ARB (P = 0.903), MRA (P = 0.331), or ARNI (P = 0.717). Conclusions: There was no significant difference between the doses of BB, ACEI, ARB, MRA, or ARNI among HFrEF patients on digoxin compared to those that were not. Randomized control trials with a larger sample are needed to establish our findings of digoxin not significantly affecting the ability to up titrate GDMT in HFrEF patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,371 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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