Time to Clinical Benefit of Eplerenone Among Patients with Heart Failure and Reduced Ejection Fraction: A Subgroups Analysis from the EMPHASIS-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Eplerenone reduces the risk of cardiovascular death or first hospitalization for heart failure (HF) in patients with HF and a reduced ejection fraction (HFrEF), but it is still frequently underused in routine practice. We evaluated the time course of benefits of eplerenone after its initiation in HFrEF patients from the EMPHASIS-HF trial. METHODS AND RESULTS: The EMPHASIS-HF trial was a double-blind randomized clinical trial assessing the effect of eplerenone in patients (n = 2737, mean age 68.6 ± 7.6 years, 22.3% women) with HFrEF and mild symptoms. The time trajectories for the effect of eplerenone versus placebo on the primary composite endpoint (cardiovascular death or first hospitalization for HF) were investigated using Cox proportional hazards models with truncated data at each day post-randomization. A significant reduction in the primary composite endpoint was observed 26 days after randomization (hazard ratio 0.58; 95% confidence interval, 0.34-1.00, p = 0.049). Eplerenone was first associated with a significant reduction in the primary endpoint in 35 days or less in most subgroups, including patients with HF history ≥18 months (day 24), estimated glomerular filtration rate <60 ml/min (day 12), ischaemic HF aetiology (day 28), age ≥65 years (day 28), narrow QRS (day 30), higher MAGGIC score (day 35), lower potassium (day 30), left ventricular ejection fraction ≥30% (day 28) or already treated with beta-blockers (day 25). CONCLUSIONS: Eplerenone provides statistically significant and clinically meaningful benefits shortly after treatment initiation in most patients, irrespective of clinical profile. This result reinforces the need for an early initiation of eplerenone in HFrEF, as part of rapidly instituting guideline-directed medical therapy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».