Health Status Across Major Subgroups of Patients with Heart Failure and Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: There are limited data on health status and changes in it over time across major subgroups of patients with heart failure and preserved ejection fraction (HFpEF), including ejection fraction spectrum, age, sex, region, body mass index (BMI), and comorbidities including diabetes, chronic kidney disease (CKD), anaemia, and atrial fibrillation/flutter. METHODS AND RESULTS: In the EMPEROR-Preserved trial, the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ) was assessed at baseline, 12, 32 and 52 weeks. Determinants of baseline KCCQ score and change over time, and the impact of empagliflozin on KCCQ scores were studied in specified subgroups. A Cox model was used to assess the association between 5- and 10-point increase and 5-point decrease in KCCQ score from baseline to week 12 and later outcomes. Among 2979 participants in the placebo arm, mean KCCQ clinical summary score (CSS) was 70.7 (20.8). Older age, female sex, BMI, anaemia, and a history of diabetes, and CKD were associated with worse scores. KCCQ-CSS score improved during follow-up; patients with atrial fibrillation/flutter at enrollment (p trend = 0.014) and CKD (p trend < 0.001) had less improvement. A 5-point increase in KCCQ-CSS at week 12 was associated with lower risk of cardiovascular death or heart failure hospitalization (5%), cardiovascular death (8%), and first heart failure hospitalization (4%) subsequently. A similar trend was seen with KCCQ total symptom score (TSS) and overall summary score (OSS). Empagliflozin improved KCCQ-CSS, -TSS and -OSS scores similarly across subgroups studied except for greater improvement in patients with the highest BMI (p trend = 0.153, 0.08 and 0.078, respectively). CONCLUSION: Health status in patients with HFpEF is impaired, especially in elderly, women, and those with obesity and comorbidities. Empagliflozin improved health status among all key subgroups studied with a greater effect in obese patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».