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Enregistrement W4388596051 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.007

Treatment with sacubitril/valsartan and improvement of ventricular-arterial coupling in heart failure with reduced ejection fraction

2023· article· en· W4388596051 sur OpenAlexaff
Tina Stegmann, L Parentin, S H Schirmer, Andreas Hagendorff, Ulrich Laufs, Daniel Lavall

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesDeutsche Herzstiftung
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineHeart failureValsartanSacubitrilSacubitril, ValsartanBlood pressureStroke volume

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Treatment with the angiotensin receptor-neprilysin inhibitor sacubitril/valsartan (S/V) in patients with heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF) reduces mortality and heart failure (HF) hospitalizations. The specific hemodynamic mechanisms underlying these beneficial effects are currently unclear. Purpose This study aimed to assess the effects of S/V treatment on left ventricular (LV) end-systolic elastance (Ees), effective arterial elastance (Ea), and the ventricular-arterial coupling ratio (Ea/Ees) in patients with HFrEF using non-invasive pressure-volume analysis. Methods 117 patients with symptomatic HF and LVEF <40% in whom treatment with S/V was initiated were enrolled in this multicenter German prospective study. We used transthoracic echocardiography with simultaneous arm-cuff blood pressure measurements for non-invasive pressure-volume loop analyses. Primary endpoints were changes in Ees, Ea, and Ea/Ees ratio after six months of S/V treatment. Results The mean age was 65 (±13) years and 30% were female. In 54.7% of the patients, the etiology of HF was ischemic, and 45.3% was non-ischemic. 58.4% had first HF diagnosis at baseline. 102 patients with complete clinical and echocardiographic data at baseline and after six months of follow-up were analyzed. Among those, 62% were on target dose of S/V. Six months of S/V treatment resulted in a significant increase of Ees (0.66 mmHg/ml, IQR [0.45;0.94] vs. 0.78 mmHg/ml [0.57;1.10], p=0.001) and decrease of Ea (1.76 mmHg/ml [1.48;2.13] vs. 1.62 mmHg/ml [1.36;1.96], p=0.014). Hence, the Ea/Ees ratio significantly improved (2.52 [1.88;4.05] vs. 1.93 [1.50;2.63], p<0.001). In addition, LV volumes and pressure improved significantly with a regression of the LV end-systolic volume (LVESV: 142 ml [115;180] vs. 96 ml [65;124]), end-diastolic volume (LVEDV: 216 ml [179;247] vs. 165 ml [132;200]) and LV end-diastolic pressure (LVEDP: 19.6 mmHg [18.2;22.4] vs. 17.8 mmHg [16.6;19.9]), p<0.001 respectively. The LVEF increased from a median of 33% (27;37) to 43% (36;49), p<0.001. NT-proBNP level decreased from (median) 1771 pg/ml [838;5211] to 724 pg/ml [300;1575] and mean 6-minute walking distance increased from 371m (±125) to 423 m (±122), p<0.001 respectively. The percentage of patients with NYHA class III changed from 25.6% to 5.9%. Conclusion In a 6-months treatment period, initiation of sacubitril/valsartan in patients with heart failure and reduced ejection fraction was associated with reduction of LV volumes, improved LV function, reduction in afterload and fewer heart failure symptoms. These new data indicate that beyond reverse LV remodeling, improvement of LV contractility and ventricular-arterial coupling may contribute to the favorable clinical outcomes on treatment with sacubitril/valsartan in chronic heart failure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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