Semaglutide in HFpEF across obesity class and by body weight reduction: a prespecified analysis of the STEP-HFpEF trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the STEP-HFpEF trial, semaglutide improved symptoms, physical limitations and exercise function and reduced body weight in patients with obesity phenotype of heart failure and preserved ejection fraction (HFpEF). This prespecified analysis examined the effects of semaglutide on dual primary endpoints (change in Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-Clinical Summary Score (KCCQ-CSS) and body weight) and confirmatory secondary endpoints (change in 6-minute walk distance (6MWD), hierarchical composite (death, HF events, change in KCCQ-CSS and 6MWD) and change in C-reactive protein (CRP)) across obesity classes I–III (body mass index (BMI) 30.0–34.9 kg m − 2 , 35.0–39.9 kg m − 2 and ≥40 kg m − 2 ) and according to body weight reduction with semaglutide after 52 weeks. Semaglutide consistently improved all outcomes across obesity categories ( P value for treatment effects × BMI interactions = not significant for all). In semaglutide-treated patients, improvements in KCCQ-CSS, 6MWD and CRP were greater with larger body weight reduction (for example, 6.4-point (95% confidence interval (CI): 4.1, 8.8) and 14.4-m (95% CI: 5.5, 23.3) improvements in KCCQ-CSS and 6MWD for each 10% body weight reduction). In participants with obesity phenotype of HFpEF, semaglutide improved symptoms, physical limitations and exercise function and reduced inflammation and body weight across obesity categories. In semaglutide-treated patients, the magnitude of benefit was directly related to the extent of weight loss. Collectively, these data support semaglutide-mediated weight loss as a key treatment strategy in patients with obesity phenotype of HFpEF. ClinicalTrials.gov identifier: NCT04788511 .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle