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Enregistrement W4306290754 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.976

Prevalent and incident anaemia in PARADIGM-HF and effect of sacubitril/valsartan

2022· article· en· W4306290754 sur OpenAlexaff
J Curtain, C Adamson, P S Jhund, Akshay S. Desai, Martin Lefkowitz, Adel R. Rizkala, Joëlle Rouleau, Karl Swedberg, Michael R. Zile, Scott D. Solomon, Milton Packer, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacubitrilEnalaprilValsartanClinical endpointInternal medicineHeart failureConcomitantRenal functionSacubitril, ValsartanCardiologyClinical trialAngiotensin-converting enzymeBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Anaemia is common in patients with HFrEF and is associated with poor clinical outcomes. Although they reduce rates of mortality and heart failure hospitalization, renin-angiotensin (RAS) blockers lower haemoglobin and may induce anaemia. Concomitant neprilysin inhibition might ameliorate this effect of RAS blockers. Purpose We investigated the effect of sacubitril/valsartan compared with enalapril on clinical outcomes, according to anaemia status, and on haemoglobin levels in PARADIGM-HF. Methods Patient characteristics and clinical outcomes were compared between patients with and without anaemia (defined as haemoglobin <120 g/L in women and <130 g/L in men) at baseline. We investigated the effect of randomized treatment (sacubitril/valsartan or enalapril) on clinical outcomes according to anaemia status at screening. We also examined the effect of treatment on change in haemoglobin from baseline and on the incidence of anaemia. The primary endpoint in PARADIGM-HF was the composite of heart failure hospitalization or cardiovascular death. Results Of 8239 participants with a baseline haemoglobin measurement, 1677 (20.4%) were anaemic. Compared to those without anaemia, patients with anaemia had a more severe heart failure profile, worse kidney function, greater neurohormonal derangement and worse clinical outcomes. Sacubitril/valsartan, compared to enalapril, reduced the risk of the primary endpoint similarly in patients with anaemia (HR 0.84, 95% CI 0.71–1.00) and without anaemia (HR 0.78, 95% CI 0.71–0.87), p-value for interaction=0.478. Between baseline and 12 months, haemoglobin decreased by 1.5 (95% CI 1.7 to 1.2) g/L with sacubitril/valsartan compared with 2.3 (2.6 to 2.0) g/L with enalapril group: mean difference 0.8 (95% CI 0.5 to 1.2) g/L, p<0.001. The between-treatment difference apparent by 12 months, persisted up to 36 months. Patients assigned to sacubitril/valsartan were less likely to develop new anaemia at 12 months [321 of 2806 (11.4%)] compared to patients randomized to enalapril [440 of 2384 (15.6%)], odds ratio 0.70 (95% CI 0.60–0.81), p<0.001. Conclusions Compared to enalapril, sacubitril/valsartan reduced mortality and hospitalization in HFrEF patients with and without anaemia. Haemoglobin decreased less with sacubitril/valsartan and the incidence of new anaemia was lower in the sacubitril/valsartan group compared with the enalapril group. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): PARADIGM-HF was funded by Novartis.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2022
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