Abstract 12549: What is the Efficacy of New Therapies in Black Patients With Heart Failure and a Reduced Ejection Fraction? A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Evaluating the efficacy of newer medical therapies in black patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) remains an important and unanswered question. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) in HFrEF to compare outcomes in black versus non-black patients with a specific focus on new therapies, namely ARNIs and SGLT2 inhibitors. Methods: Medline, Embase and Cochrane CENTRAL were searched from inception until May 2022. Pairs of reviewers independently identified RCTs that 1) compared either an SGLT2 inhibitor or an ARNI to placebo/standard of care in HFrEF patients and 2) reported outcomes stratified by race. Outcomes were pooled using the Generic Inverse Variance or Mantel-Haenszel models, and risk of bias was assessed using the Cochrane tool. Results: Four RCTs (n=17,797; 6.6% black) were identified, all of which were published in the past decade. In the placebo/control arm, black patients had a higher rate of heart failure hospitalization or cardiovascular death compared to non-black/white patients (OR: 1.52, 95% CI: 1.26, 1.84; absolute difference: 81, [95% CI: 43, 124] more events per 1,000 patients). In two RCTs, there was a trend towards a greater reduction in the composite of cardiovascular death or heart failure hospitalization with SGLT2 inhibitors in black patients (n=483; RR: 0.61, 95% CI: 0.45, 0.83) compared to white patients (n=6,445; RR: 0.84, 95% CI: 0.75, 0.95; p-interaction=0.06). In two RCTs, treatment with an ARNI was associated with reductions in the composite of cardiovascular death or heart failure hospitalization in both black patients (n=744; HR: 0.67, 95% CI: 0.40, 1.11) and non-black/white patients (n=6,109; HR: 0.80, 95% CI: 0.72, 0.89; p-interaction= p=0.49). Conclusions: Black patients are poorly represented in contemporary heart failure trials, and have worse outcomes compared with non-black patients. Newer therapies such as ARNIs and SGLT2 inhibitors are efficacious in black patients. SGLT2 inhibitors may afford greater risk reduction in black compared to non-black patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».