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Enregistrement W4394576992 · doi:10.1002/ejhf.3223

Effects of Sacubitril/Valsartan According to Polypharmacy Status in PARAGON-HF

2024· article· en· W4394576992 sur OpenAlexaff
Shingo Matsumoto, Mingming Yang, Li Shen, Alasdair D Henderson, Brian Claggett, Akshay S. Desai, Martin Lefkowitz, Jean L. Rouleau, Orly Vardeny, Michael R. Zile, Pardeep S. Jhund, Muthiah Vaduganathan, Scott D. Solomon, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesDaiichi-SankyoAlnylam PharmaceuticalsAstraZeneca
Mots-clésPolypharmacySacubitril, ValsartanMedicineValsartanHeart failureSacubitrilEjection fractionInternal medicineComorbidityCardiologyIntensive care medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Patients with heart failure (HF) and preserved ejection fraction (HFpEF) have a particularly high prevalence of comorbidities, often necessitating treatment with many medications. The aim of this study was to evaluate the association between polypharmacy status and outcomes in PARAGON-HF. Methods and results In this post hoc analysis, baseline medication status was available in 4793 of 4796 patients included in the primary analysis of PARAGON-HF. The effects of sacubitril/valsartan, compared with valsartan, were assessed according to the number of medications at baseline: 683 non-polypharmacy (<5 medications); 2750 polypharmacy (5–9 medications), and 1360 hyper-polypharmacy (≥10 medications). The primary outcome was total HF hospitalizations and cardiovascular deaths. Patients with hyper-polypharmacy were older, had more severe limitations due to HF (worse New York Heart Association class and Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire scores), and had greater comorbidity. The non-adjusted risk of the primary outcome was significantly higher in patients taking more medications, and similar trends were seen for HF hospitalization and cardiovascular and all-cause death. The effect of sacubitril/valsartan versus valsartan on the primary outcome from the lowest to highest polypharmacy category was (as a rate ratio): 1.19 (0.76–1.85), 0.94 (0.77–1.15), and 0.77 (0.61–0.96) (pinteraction = 0.16). Treatment-related adverse events were more common in patients in the higher polypharmacy categories but not more common with sacubitril/valsartan, versus valsartan, in any polypharmacy category. Conclusions Polypharmacy is very common in patients with HFpEF, and those with polypharmacy have worse clinical status and a higher rate of non-fatal and fatal outcomes. The benefit of sacubitril/valsartan was not diminished in patients taking a larger number of medications at baseline.

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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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