Assessing hypotension incidence and dosing strategies of sacubitril/valsartan in real-world heart failure management: protocol for a retrospective, multicentre and cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The burden of heart failure (HF) and hypertension in India underscores the need for effective management strategies. Sacubitril/valsartan, an angiotensin receptor neprilysin inhibitor (ARNi), has emerged as a pivotal therapy for HF with reduced ejection fraction (HFrEF). However, concerns about hypotension often hinder optimal dosing in clinical practice. The primary objective of this study is to observe the incidence of hypotension in HFrEF patients and to evaluate the best clinical practice to achieve an optimal tolerated dose of sacubitril/valsartan without treatment discontinuation. Secondary objectives include evaluating treatment outcomes, tolerability, and factors influencing dosing adjustments. Methods: This is the protocol of a retrospective, multicentre cohort study aimed at assessing real-world usage patterns of sacubitril/valsartan among Indian HFrEF patients. Patients aged 18-80 years diagnosed with HFrEF (left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤40%) and initiated on sacubitril/valsartan between November 2023 and May 2024 will be included. Baseline and follow-up data, including demographics, medical history, and treatment outcomes, will be analysed using appropriate statistical tests. Data from approximately 150 healthcare facilities will be collected using a structured case report form (CRF). The study was initiated in February 2024. As of manuscript submission, 1039 individuals have been enrolled on the study. Data collection is expected to continue until the end of June 2024. Conclusions: This study aims to contribute valuable insights into optimizing sacubitril/valsartan therapy for HFrEF patients in India, addressing concerns about hypotension and dosage optimization. The study seeks to inform clinical practice and enhance patient care by elucidating real-world usage patterns and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».