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Enregistrement W4396872298 · doi:10.1093/eurheartj/ehae322

Semaglutide and diuretic use in obesity-related heart failure with preserved ejection fraction: a pooled analysis of the STEP-HFpEF and STEP-HFpEF-DM trials

2024· article· en· W4396872298 sur OpenAlexaff
Sanjiv J Shah, Kavita Sharma, Barry A. Borlaug, Javed Butler, Melanie J. Davies, Dalane W. Kitzman, Mark C. Petrie, Subodh Verma, Shachi Patel, Khaja Chinnakondepalli, Mette Nygaard Einfeldt, Thomas Jensen, Søren Rasmussen, Rabea Asleh, Tuvia Ben‐Gal, Mikhail Kosiborod

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineHeart failure with preserved ejection fractionDiureticCardiologyInternal medicineHeart failureSemaglutideEjection fractionObesityDiabetes mellitusType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: In the STEP-HFpEF trial programme, treatment with semaglutide resulted in multiple beneficial effects in patients with obesity-related heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Efficacy may vary according to baseline diuretic use, and semaglutide treatment could modify diuretic dose. METHODS: In this pre-specified analysis of pooled data from the STEP-HFpEF and STEP-HFpEF-DM trials (n = 1145), which randomized participants with HFpEF and body mass index ≥ 30 kg/m2 to once weekly semaglutide 2.4 mg or placebo for 52 weeks, we examined whether efficacy and safety endpoints differed by baseline diuretic use, as well as the effect of semaglutide on loop diuretic use and dose changes over the 52-week treatment period. RESULTS: At baseline, across no diuretic (n = 220), non-loop diuretic only (n = 223), and loop diuretic [<40 (n = 219), 40 (n = 309), and >40 (n = 174) mg/day furosemide equivalents] groups, there was progressively higher prevalence of hypertension and atrial fibrillation; and greater severity of obesity and heart failure. Over 52 weeks of treatment, semaglutide had a consistent beneficial effect on change in body weight across diuretic use categories (adjusted mean difference vs. placebo ranged from -8.8% [95% confidence interval (CI) -10.3, -6.3] to -6.9% [95% CI -9.1, -4.7] from no diuretics to the highest loop diuretic dose category; interaction P = .39). Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire clinical summary score improvement was greater in patients on loop diuretics compared to those not on loop diuretics (adjusted mean difference vs. placebo: +9.3 [6.5; 12.1] vs. +4.7 points [1.3, 8.2]; P = .042). Semaglutide had consistent beneficial effects on all secondary efficacy endpoints (including 6 min walk distance) across diuretic subgroups (interaction P = .24-.92). Safety also favoured semaglutide vs. placebo across the diuretic subgroups. From baseline to 52 weeks, loop diuretic dose decreased by 17% in the semaglutide group vs. a 2.4% increase in the placebo group (P < .0001). Semaglutide (vs. placebo) was more likely to result in loop diuretic dose reduction (odds ratio [OR] 2.67 [95% CI 1.70, 4.18]) and less likely dose increase (OR 0.35 [95% CI 0.23, 0.53]; P < .001 for both) from baseline to 52 weeks. CONCLUSIONS: In patients with obesity-related HFpEF, semaglutide improved heart failure-related symptoms and physical limitations across diuretic use subgroups, with more pronounced benefits among patients receiving loop diuretics at baseline. Reductions in weight and improvements in exercise function with semaglutide vs. placebo were consistent in all diuretic use categories. Semaglutide also led to a reduction in loop diuretic use and dose between baseline and 52 weeks. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT04788511 and NCT04916470.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations82
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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