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Enregistrement W4394014497 · doi:10.1161/circulationaha.124.069217

Effect of Empagliflozin on Heart Failure Outcomes After Acute Myocardial Infarction: Insights From the EMPACT-MI Trial

2024· article· en· W4394014497 sur OpenAlexafffund
Adrian F. Hernandez, Jacob A. Udell, W. Schuyler Jones, Stefan D. Anker, Mark C. Petrie, Josephine Harrington, Michaela Mattheus, Svenja Seide, Isabella Zwiener, Offer Amir, M. Cecilia Bahit, Johann Bauersachs, Antoni Bayés‐Genís, Yundai Chen, Vijay Chopra, Gemma A. Figtree, Junbo Ge, Shaun G. Goodman, Nina Gotcheva, Shinya Goto, Tomasz Gąsior, Waheed Jamal, James L. Januzzi, Myung Ho Jeong, Yu. M. Lopatin, Renato D. Lópes, Béla Merkely, Puja B. Parikh, Alexander Parkhomenko, Piotr Ponikowski, Xavier Rosselló, Morten Schou, Dragan Šimić, Philippe Gabríel Steg, Joanna Szachniewicz, Peter van der Meer, Dragoş Vinereanu, Shelley Zieroth, Martina Brueckmann, Mikhail Sumin, Deepak L. Bhatt, Javed Butler

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health NetworkCanadian VIGOUR CentreUniversity of AlbertaWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesHLS TherapeuticsIdorsia PharmaceuticalsNovo NordiskEisaiModernaMyoKardiaAmarin CorporationRegeneron PharmaceuticalsBoston Scientific CorporationBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaCSL BehringAlnylam PharmaceuticalsSanofiAmgenPfizerIronwood Pharmaceuticals, Incorporated
Mots-clésMedicineEmpagliflozinMyocardial infarctionCardiologyHeart failureInternal medicineClinical trialDiabetes mellitusType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Empagliflozin reduces the risk of heart failure (HF) events in patients with type 2 diabetes at high cardiovascular risk, chronic kidney disease, or prevalent HF irrespective of ejection fraction. Whereas the EMPACT-MI trial (Effect of Empagliflozin on Hospitalization for Heart Failure and Mortality in Patients With Acute Myocardial Infarction) showed that empagliflozin does not reduce the risk of the composite of hospitalization for HF and all-cause death, the effect of empagliflozin on first and recurrent HF events after myocardial infarction is unknown. METHODS: EMPACT-MI was a double-blind, randomized, placebo-controlled, event-driven trial that randomized 6522 patients hospitalized for acute myocardial infarction at risk for HF on the basis of newly developed left ventricular ejection fraction of <45% or signs or symptoms of congestion to receive empagliflozin 10 mg daily or placebo within 14 days of admission. In prespecified secondary analyses, treatment groups were analyzed for HF outcomes. RESULTS: Over a median follow-up of 17.9 months, the risk for first HF hospitalization and total HF hospitalizations was significantly lower in the empagliflozin compared with the placebo group (118 [3.6%] versus 153 [4.7%] patients with events; hazard ratio, 0.77 [95% CI, 0.60, 0.98]; P =0.031, for first HF hospitalization; 148 versus 207 events; rate ratio, 0.67 [95% CI, 0.51, 0.89]; P =0.006, for total HF hospitalizations). Subgroup analysis showed consistency of empagliflozin benefit across clinically relevant patient subgroups for first and total HF hospitalizations. The need for new use of diuretics, renin-angiotensin modulators, or mineralocorticoid receptor antagonists after discharge was less in patients randomized to empagliflozin versus placebo (all P <0.05). CONCLUSIONS: Empagliflozin reduced the risk of HF in patients with left ventricular dysfunction or congestion after acute myocardial infarction. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT04509674.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations89
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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