Blood Pressure and Intensive Treatment Up-Titration After Acute Heart Failure Hospitalization: Insights from the STRONG-HF Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims A high-intensity care (HIC) strategy with rapid guideline-directed medical therapy (GDMT) up-titration and close follow-up visits improved outcomes, compared to usual care (UC), in patients recently hospitalized for acute heart failure (AHF). Hypotension is a major limitation to GDMT implementation. We aimed to assess the impact of baseline systolic blood pressure (SBP) on the effects of HIC versus UC and the role of early SBP changes in STRONG-HF. Methods and results A total of 1075 patients hospitalized for AHF with SBP ≥100 mmHg were included in STRONG-HF. For the purpose of this post-hoc analysis, patients were stratified by tertiles of baseline SBP (<118, 118–128, and ≥129 mmHg) and, in the HIC arm, by tertiles of changes in SBP from the values measured before discharge to those measured at 1 week after discharge (≥2 mmHg increase, ≤7 mmHg decrease to <2 mmHg increase, and ≥8 mmHg decrease). The primary endpoint was 180-day heart failure rehospitalization or death. The effect of HIC versus UC on the primary endpoint was independent of baseline SBP evaluated as tertiles (pinteraction = 0.77) or as a continuous variable (pinteraction = 0.91). In the HIC arm, patients with increased, stable and decreased SBP at 1 week reached 83.5%, 76.2% and 75.3% of target doses of GDMT at day 90. The risk of the primary endpoint was not significantly different between patients with different SBP changes at 1 week (adjusted p = 0.46). Conclusions In STRONG-HF, the benefits of HIC versus UC were independent of baseline SBP. Rapid GDMT up-titration was performed also in patients with an early SBP drop, resulting in similar 180-day outcome as compared to patients with stable or increased SBP.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».