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Enregistrement W4389977110 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.15446

Abstract 15446: Impact of Patient Demographics on Optimal Beta-Blocker Use After New-Onset Heart Failure: Analysis of the HF-OPT Study (Heart Failure Optimization Study)

2023· article· en· W4389977110 sur OpenAlexaboutno aff
Carsten Jungbauer, B. Judson Colley, Michael Döring, David Duncker, Siva Gummadi, Orvar Jonsson, Lars S. Maier, Christian Perings, Michael J. Robertson, Thomas Wittlinger, Christian Veltmann

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionInternal medicineCardiologyBeta blockerSupraventricular tachycardiaAnginaUnivariate analysisCanadian Cardiovascular SocietyLogistic regressionTachycardiaMultivariate analysisMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While beta-blockers (BB) have helped to improved outcomes in patients with heart failure and a low ejection fraction (HFrEF), the titration to target doses has been suboptimal and it is not clearly understood why. The Heart Failure Optimization Study (HF-OPT) study in newly diagnosed HF patients (pts) collected baseline data, arrhythmias during wearable cardioverter defibrillator (WCD), as well as medications and dosing. Purpose: The objective was to assess which factors were associated with receiving BB at target doses by day 180. Methods: Data from pts with newly diagnosed HFrEF during WCD use was collected from 487 pts (54% from US, 72% male, age 59±13) in the HF-OPT study. Target dose of BB were defined as the lowest maximum dose from either the ESC or ACC/AHA/HFSA guidelines. Supraventricular tachycardia (SVT) was used to label all dysrhythmias originating at or above the atrioventricular node and captured by the WCD. Association between BB and other variables were assessed using logistic regression. Results: 6 months after a new diagnosis of HFrEF, 97% of pts were prescribed BB, but only 25% were on target doses. Univariate analysis showed that only BMI, age, sex, black race, a history of hypertension, and no history of PCI or angina, were associated with receiving target doses of BBs by 180 days. Having episodes of SVT during the first 180 days were also associated with receiving target BB doses (Table). In multivariate analysis, all were significantly associated with target BB dose except BMI, SVT during WCD use and history of PCI. Conclusions: The full beneficial effects of BB may not be achieved in patients with HFrEF if the patients are not recieving target doses. In the HF-OPT study, factors positively associated with reaching target BB doses included younger age, black race, being male, and a history of hypertension. Having a history of angina was associated with not achieving target BB doses. The significance of these differences should be further explored.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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