MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377164053 · doi:10.1093/eurheartj/ehad344

Sacubitril/valsartan in heart failure with mildly reduced or preserved ejection fraction: a pre-specified participant-level pooled analysis of PARAGLIDE-HF and PARAGON-HF

2023· article· en· W4377164053 sur OpenAlexaff
Muthiah Vaduganathan, Robert J. Mentz, Brian Claggett, Zi Michael Miao, Ian J. Kulac, Jonathan H. Ward, Adrian F. Hernandez, David A. Morrow, Randall C. Starling, Eric J. Velazquez, Kristin Williamson, Akshay S. Desai, Shelley Zieroth, Martin Lefkowitz, John J.V. McMurray, Eugene Braunwald, Scott D. Solomon

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNovartis Pharmaceuticals Corporation
Mots-clésSacubitrilSacubitril, ValsartanValsartanMedicineEjection fractionHeart failureInternal medicineClinical endpointCardiologyRenal functionContext (archaeology)Randomized controlled trialBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The PARAGLIDE-HF trial demonstrated reductions in natriuretic peptides with sacubitril/valsartan compared with valsartan in patients with heart failure (HF) with mildly reduced or preserved ejection fraction who had a recent worsening HF event, but was not adequately powered to examine clinical outcomes. PARAGON-HF included a subset of PARAGLIDE-HF-like patients who were recently hospitalized for HF. Participant-level data from PARAGLIDE-HF and PARAGON-HF were pooled to better estimate the efficacy and safety of sacubitril/valsartan in reducing cardiovascular and renal events in HF with mildly reduced or preserved ejection fraction. METHODS AND RESULTS: Both PARAGLIDE-HF and PARAGON-HF were multicentre, double-blind, randomized, active-controlled trials of sacubitril/valsartan vs. valsartan in patients with HF with mildly reduced or preserved left ventricular ejection fraction (LVEF >40% in PARAGLIDE-HF and ≥45% in PARAGON-HF). In the pre-specified primary analysis, we pooled participants in PARAGLIDE-HF (all of whom were enrolled during or within 30 days of a worsening HF event) with a 'PARAGLIDE-like' subset of PARAGON-HF (those hospitalized for HF within 30 days). We also pooled the entire PARAGLIDE-HF and PARAGON-HF populations for a broader context. The primary endpoint for this analysis was the composite of total worsening HF events (including first and recurrent HF hospitalizations and urgent visits) and cardiovascular death. The secondary endpoint was the pre-specified renal composite endpoint for both studies (≥50% decline in estimated glomerular filtration rate from baseline, end-stage renal disease, or renal death). Compared with valsartan, sacubitril/valsartan significantly reduced total worsening HF events and cardiovascular death in both the primary pooled analysis of participants with recent worsening HF [n = 1088; rate ratio (RR) 0.78; 95% confidence interval (CI) 0.61-0.99; P = 0.042] and in the pooled analysis of all participants (n = 5262; RR 0.86; 95% CI: 0.75-0.98; P = 0.027). In the pooled analysis of all participants, first nominal statistical significance was reached by Day 9 after randomization, and treatment benefits were larger in those with LVEF ≤60% (RR 0.78; 95% CI 0.66-0.91) compared with those with LVEF >60% (RR 1.09; 95% CI 0.86-1.40; Pinteraction = 0.021). Sacubitril/valsartan was also associated with lower rates of the renal composite endpoint in the primary pooled analysis [hazard ratio (HR) 0.67; 95% CI 0.43-1.05; P = 0.080] and the pooled analysis of all participants (HR 0.60; 95% CI 0.44-0.83; P = 0.002). CONCLUSION: In pooled analyses of PARAGLIDE-HF and PARAGON-HF, sacubitril/valsartan reduced cardiovascular and renal events among patients with HF with mildly reduced or preserved ejection fraction. These data provide support for use of sacubitril/valsartan in patients with HF with mildly reduced or preserved ejection fraction, particularly among those with an LVEF below normal, regardless of care setting.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,033
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations120
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart JournalMême sujetHeart Failure Treatment and ManagementTravaux en français237 207