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Enregistrement W4399386583 · doi:10.1161/circulationaha.124.068774

Effect of Sacubitril/Valsartan on Cognitive Function in Patients With Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: A Prespecified Analysis of PARAGON-HF

2024· article· en· W4399386583 sur OpenAlexaff
Pooja Dewan, Li Shen, João Pedro Ferreira, Pardeep S. Jhund, Inder S. Anand, Alvin Chandra, Lu‐May Chiang, Brian Claggett, Akshay S. Desai, Jianjian Gong, Carolyn S.P. Lam, Marty Lefkowitz, Aldo P. Maggioni, Felipe A. Martínez, Milton Packer, Margaret M. Redfield, Jean L. Rouleau, Dirk J. van Veldhuisen, Faı̈ez Zannad, Michael R. Zile, Scott D. Solomon, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSacubitrilValsartanMedicineEjection fractionSacubitril, ValsartanInternal medicineHeart failureCardiologyDementiaAngiotensin receptorAngiotensin IIBlood pressureDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A hypothetical concern has been raised that sacubitril/valsartan might cause cognitive impairment because neprilysin is one of several enzymes degrading amyloid-β peptides in the brain, some of which are neurotoxic and linked to Alzheimer-type dementia. To address this, we examined the effect of sacubitril/valsartan compared with valsartan on cognitive function in patients with heart failure with preserved ejection fraction in a prespecified substudy of PARAGON-HF (Prospective Comparison of Angiotensin Receptor Neprilysin Inhibitor With Angiotensin Receptor Blocker Global Outcomes in Heart Failure With Preserved Ejection Fraction). METHODS: In PARAGON-HF, serial assessment of cognitive function was conducted in a subset of patients with the Mini-Mental State Examination (MMSE; score range, 0–30, with lower scores reflecting worse cognitive function). The prespecified primary analysis of this substudy was the change from baseline in MMSE score at 96 weeks. Other post hoc analyses included cognitive decline (fall in MMSE score of ≥3 points), cognitive impairment (MMSE score <24), or the occurrence of dementia-related adverse events. RESULTS: Among 2895 patients included in the MMSE substudy with baseline MMSE score measured, 1453 patients were assigned to sacubitril/valsartan and 1442 to valsartan. Their mean age was 73 years, and the median follow-up was 32 months. The mean±SD MMSE score at randomization was 27.4±3.0 in the sacubitril/valsartan group, with 10% having an MMSE score <24; the corresponding numbers were nearly identical in the valsartan group. The mean change from baseline to 96 weeks in the sacubitril/valsartan group was −0.05 (SE, 0.07); the corresponding change in the valsartan group was −0.04 (0.07). The mean between-treatment difference at week 96 was −0.01 (95% CI, −0.20 to 0.19; P =0.95). Analyses of a ≥3-point decline in MMSE, decrease to a score <24, dementia-related adverse events, and combinations of these showed no difference between sacubitril/valsartan and valsartan. No difference was found in the subgroup of patients tested for apolipoprotein E ε4 allele genotype. CONCLUSIONS: Patients with heart failure with preserved ejection fraction in PARAGON-HF had relatively low baseline MMSE scores. Cognitive change, measured by MMSE, did not differ between treatment with sacubitril/valsartan and treatment with valsartan in patients with heart failure with preserved ejection fraction. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT01920711.

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)0,003
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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