Hydralazine-Isosorbide Dinitrate Associated with Reduced All-Cause and Cardiovascular Mortality in Patients on Dialysis with Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure (HF) is an important contributor to the increased cardiovascular (CV) mortality incidence in ESKD. Therapies targeting HF's unique pathophysiology in ESKD are lacking. Hydralazine-isosorbide dinitrate (H-ISDN) targets reduced nitric oxide bioavailability and could improve CV mortality in ESKD Methods: Adult patients with HF on maintenance dialysis between January 2011 and December 31, 2016 were identified using the United States Renal Data System. There were 6306 patients with at least one prescription for H-ISDN and 75,851 non-users. The primary outcome was death from any cause. Secondary outcomes included cardiovascular death and sudden death. Treatment effects were estimated using stabilized inverse probability weights in Cox proportional hazards regression. Because H-ISDN has been shown to improve outcomes in Black HF patients, we investigated effect modification by race Results: Age was similar in H-ISDN users (66 ± 13 years) and non-users (69 ± 13 years) with 50% and 51% men, respectively. H-ISDN (51%) users were more likely to be of Black race than non-users (27%). Dialysis vintage was longer in H-ISDN (25 months) users compared with non-users (15 months). All characteristics were well balanced in weighted models. Risks of all-cause mortality, cardiovascular death, and sudden death were significantly reduced in H-ISDN users compared to non-users (Table). We did not identify significant effect modification by race (Figure) Conclusions: To our knowledge, this is the first analysis of the impact of H-ISDN on mortality in ESKD. Our results suggest that combination H-ISDN improves survival in dialysis patients with HF - Outcome Incidence rate (events) Weighted HR (95% CI) p value H-ISDN (N=6306) Non-Users (N=75851) All-cause mortality 16.0 (497) 27.9 (34371) 0.48 (0.43-0.54) <0.001 CV death 8.9 (275) 12.4 (15214) 0.62 (0.53-0.71) <0.001 SCD 6.7 (207) 9.2 (11292) 0.62 (0.52-0.73) <0.001 CHF 195.5 (3352) 73.4 (48324) 1.51 (1.44-1.57) <0.001 MI 18.0 (532) 10.2 (11602) 1.33 (1.20-1.48) <0.001 New-onset AF 12.5 (257) 13.0 (9789) 0.92 (0.79-1.06) 0.25
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».