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Enregistrement W4395117037 · doi:10.1002/ejhf.3257

Is it NICE to Measure Natriuretic Peptides After a Hospitalization for Heart Failure?

2024· editorial· en· W4395117037 sur OpenAlexaff
Matteo Pagnesi, Marianna Adamo, Marco Metra

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureMeasure (data warehouse)Internal medicineNatriuretic peptideCardiologyNiceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article refers to ‘N-terminal pro-B-type natriuretic peptide post-discharge monitoring in the management of patients with heart failure and preserved ejection fraction – a randomized trial: The NICE study’ by D.A. Pascual-Figal et al., published in this issue on pages 776–784. The role of natriuretic peptides (NPs) in the diagnosis of heart failure (HF) is well established, as shown by guidelines and consensus statements.1,2 However, it is still unclear how to use these biomarkers to guide HF treatment. Indeed, recent randomized trials evaluating the usefulness of NPs for optimization of guideline-directed medical therapy (GDMT) have shown conflicting results.3–6 In this context, studies aimed at assessing the role of NPs for the management of patients with HF are extremely welcome. In this issue of the Journal, Pascual-Figal et al.7 report the results of the multicentre, prospective, open-label, randomized NICE (NT-proBNP in the Management of Discharged Patients with Acutely Decompensated Heart Failure and Preserved Ejection Fraction) trial testing the benefit of serial post-discharge N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) measurement after a hospitalization for HF in patients with HF with preserved ejection fraction (HFpEF). In this trial, patients hospitalized for acute HF caused by HFpEF were randomized in a 1:1 ratio at the time of discharge to a usual care arm and a NT-proBNP arm. In the latter, on top of usual care, the investigators had access to NT-proBNP concentrations at three pre-specified post-discharge clinical visits performed at 2, 4 and 12 weeks. Out of a planned sample size of 420 patients, a total of only 157 patients (37.4%) were enrolled in the study due to coronavirus disease 2019 (COVID-19) restrictions and anticipated futility at the first interim analysis. Although patients randomized to NT-proBNP-based care were treated with higher doses of diuretics and renin–angiotensin system inhibitors, the primary endpoint of HF rehospitalizations at 6 months was similar between the two groups (12.8% in the NT-proBNP arm vs. 11.4% in the control arm).7 Worsening HF may include also events not followed by patients' hospitalization.8 However, no differences were found also for other HF events, including urgent and outpatient visits. Rather unexpectedly, instead, a significantly lower risk of all-cause death at 6 months was observed in the NT-proBNP versus control arm (1 death, 1.3%, vs. 8 deaths, 10.1%; hazard ratio 0.12, 95% confidence interval 0.02–0.98). However, the low number of events in the context of a relatively small sample size, leaves the doubt that this secondary finding may be due to chance.7 Quality of life and the 6-min walking test distance also had similar changes in both treatment arms with no significant difference.7

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2024
Routes d'admission1
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