Utilizing Quality of Life Adjusted Days Alive and Out of Hospital in Heart Failure Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In heart failure (HF) trials, there has been an emphasis on utilizing more patient-centered outcomes, including quality of life (QoL) and days alive and out of hospital. We aimed to explore the impact of QoL adjusted days alive and out of hospital as an outcome in 2 HF clinical trials. METHODS: Using data from 2 trials in HF (Guiding Evidence Based Therapy Using Biomarker Intensified Treatment in Heart Failure [GUIDE-IT] and Study of Dietary Intervention under 100 mmol in Heart Failure [SODIUM-HF]), we determined treatment differences using percentage days alive and out of hospital (%DAOH) adjusted for QoL at 18 months as the primary outcome. For each participant, %DAOH was calculated as a ratio between days alive and out of hospital/total follow-up. Using a regression model, %DAOH was subsequently adjusted for QoL measured by the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Overall Summary Score. RESULTS: In the GUIDE-IT trial, 847 participants had a median baseline Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Overall Summary Score of 59.0 (interquartile range, 40.8-74.3), which did not change over 18 months. %DAOH was 90.76%±22.09% in the biomarker-guided arm and 88.56%±25.27% in the usual care arm. No significant difference in QoL adjusted %DAOH was observed (1.09% [95% CI, -1.57% to 3.97%]). In the SODIUM-HF trial, 796 participants had a median baseline Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Overall Summary Score of 69.8 (interquartile range, 49.3-84.3), which did not change over 18 months. %DAOH was 95.69%±16.31% in the low-sodium arm and 95.95%±14.76% in the usual care arm. No significant difference was observed (1.91% [95% CI, -0.85% to 4.77%]). CONCLUSIONS: In 2 large HF clinical trials, adjusting %DAOH for QoL was feasible and may provide complementary information on treatment effects in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».