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Enregistrement W4297092836 · doi:10.1161/circulationaha.122.060511

Iron Deficiency in Heart Failure and Effect of Dapagliflozin: Findings From DAPA-HF

2022· article· en· W4297092836 sur OpenAlexaff
Kieran F. Docherty, Paul Welsh, Subodh Verma, Rudolf A. de Boer, Eileen O’Meara, Olof Bengtsson, Lars Køber, Mikhail Kosiborod, Ann Hammarstedt, Anna Maria Langkilde, Daniel Lindholm, Dustin J. Little, Mikaela Sjöstrand, Felipe A. Martínez, Piotr Ponikowski, Marc S. Sabatine, David A. Morrow, Morten Schou, Scott D. Solomon, Naveed Sattar, Pardeep S. Jhund, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythropoietin and Anemia Treatment
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineDapagliflozinHeart failureInternal medicineIron deficiencyCardiologyEndocrinologyDiabetes mellitusAnemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Iron deficiency is common in heart failure and associated with worse outcomes. We examined the prevalence and consequences of iron deficiency in the DAPA-HF trial (Dapagliflozin and Prevention of Adverse-Outcomes in Heart Failure) and the effect of dapagliflozin on markers of iron metabolism. We also analyzed the effect of dapagliflozin on outcomes, according to iron status at baseline. Methods: Iron deficiency was defined as a ferritin level <100 ng/mL or a transferrin saturation <20% and a ferritin level 100 to 299 ng/mL. Additional biomarkers of iron metabolism, including soluble transferrin receptor, erythropoietin, and hepcidin were measured at baseline and 12 months after randomization. The primary outcome was a composite of worsening heart failure (hospitalization or urgent visit requiring intravenous therapy) or cardiovascular death. Results: Of the 4744 patients randomized in DAPA-HF, 3009 had ferritin and transferrin saturation measurements available at baseline, and 1314 of these participants (43.7%) were iron deficient. The rate of the primary outcome was higher in patients with iron deficiency (16.6 per 100 person-years) compared with those without (10.4 per 100 person-years; P <0.0001). The effect of dapagliflozin on the primary outcome was consistent in iron-deficient compared with iron-replete patients (hazard ratio, 0.74 [95% CI, 0.58–0.92] versus 0.81 [95% CI, 0.63–1.03]; P -interaction=0.59). Similar findings were observed for cardiovascular death, heart failure hospitalization, and all-cause mortality. Transferrin saturation, ferritin, and hepcidin were reduced and total iron-binding capacity and soluble transferrin receptor increased with dapagliflozin compared with placebo. Conclusions: Iron deficiency was common in DAPA-HF and associated with worse outcomes. Dapagliflozin appeared to increase iron use but improved outcomes, irrespective of iron status at baseline. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT03036124.

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)0,000
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations160
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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