Effect of vericiguat on cardiovascular outcomes in patients with heart failure with and without diabetes: Insights from the VICTORIA trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the impact of type 2 diabetes mellitus (T2D) on outcomes in patients with worsening heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) and to assess the efficacy of vericiguat in these patients. Methods Patients with HF and a left ventricular ejection fraction ≤45% were randomized to receive vericiguat or placebo in addition to standard therapy. The primary outcome was a composite of cardiovascular death or first hospitalization for HF (HHF). A Cox proportional hazards model was used to calculate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) to assess if the effect of vericiguat differed by history of T2D. Results Of the 5048 patients, 2369 (46.9%) had T2D. The risks of the primary outcome, HHF, and all-cause and cardiovascular death were already very high in those without T2D and even higher in patients with T2D. The beneficial effect of vericiguat on the primary outcome did not differ in patients with (HR, 0.91 [95% CI, 0.80–1.03]) or without (HR, 0.87 [95% CI, 0.76–0.99] (P-interaction = 0.64) T2D (Figure). No significant differences were noted among patients with and without T2D with respect to the effect of vericiguat on HHF and all-cause or cardiovascular death. Conclusion Notwithstanding the increased incidence of cardiovascular death and HHF conferred by T2D, in this post-hoc analysis of VICTORIA, vericiguat compared with placebo significantly reduced the risk of cardiovascular death or HHF in patients with worsening HFrEF regardless of T2D status.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».