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Enregistrement W4388601287 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.806

Diuretic use and outcomes in patients with HFrEF: Insights from the VICTORIA trial

2023· article· en· W4388601287 sur OpenAlexaff
Justin A. Ezekowitz, Wendimagegn Alemayehu, Frank Edelmann, Piotr Ponikowski, Carolyn S.P. Lam, Cathal O’Connor, Javed Butler, Martin Homering, Stefano Corda, Ciaran J. McMullan, Cynthia M. Westerhout, Adriaan A. Voors, Robert J. Mentz, Paul W. Armstrong

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeMerckBayer
Mots-clésMedicineHeart failureHazard ratioDiureticEjection fractionRandomizationInternal medicinePopulationPlaceboFurosemideConfidence intervalDosingClinical endpointCardiologyGuidelineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In the Vericiguat Global Study in Subjects with Heart Failure with Reduced Ejection Fraction (VICTORIA) trial, vericiguat, compared with placebo, reduced the risk of cardiovascular death (CVD) and heart failure hospitalization (HFH) in patients enrolled shortly after a worsening heart failure (WHF) event. We examined the clinical outcomes and efficacy of vericiguat as it relates to the background use of loop diuretics in this population of patients with WHF. Methods We calculated the total daily loop diuretic dose equivalent to furosemide dosing at randomization and categorized these as <40, 40, and >40 mg total daily dose (TDD). The primary composite outcome of CVD or HFH and its components were evaluated as clinical outcomes and expressed as adjusted hazard ratios (adjHR) and 95% confidence intervals (95% CI). Post-randomization rates of change in TDD and safety were also examined. Results Of 4434 patients with diuretic dose information available at randomization, 647 (14.6%) were on <40 mg, 1633 (36.8%) were on 40 mg, and 2154 (48.6%) were on >40 mg TDD. Patient characteristics revealed those patients taking >40 mg TDD were more often in NYHA Class III/IV, diabetic, and had higher NT-proBNP, lower eGFR, less triple guideline-based HF therapy, and a higher MAGGIC risk score. The composite event rate of CVD or HFH per 100 patient years (pt-yrs) progressively increased with higher doses of diuretics: 29.8 per 100 pt-yrs for 40 mg TDD: adjHR 1.23 (95%CI 1.02-1.49); 48.1 per 100 pt-yrs for >40 mg TDD adjHR 1.50 (95%CI 1.25-1.81), relative to <40 mg TDD (22.5 per 100 pt-yrs). Results were similarly observed for the components of the composite endpoint (Figure). There was no significant interaction for the efficacy of vericiguat vs placebo for any outcome examined according to TDD at randomization (p-interaction >0.72, 0.57 and 0.64 for the primary endpoint, CVD and HFH). Diuretic dose changes post-randomization were assessed in 3684 eligible patients (followed for a median duration of 14.2 months). By treatment group, there were similar rates of up-titration (26.7 and 29.4 per 100 pt-yrs), down-titration (13.8 and 15.4 per 100 pt-yrs), and stopping of diuretic use (23.4 and 24.2 per 100 pt-yrs) observed for vericiguat and placebo groups, respectively. Conclusions The amount of loop diuretic TDD at randomization was associated with a higher risk phenotype commensurate with worse outcomes. However, the efficacy of vericiguat was preserved across this range of different loop diuretic doses used by patients with recent WHF in VICTORIA.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2023
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