Safety and efficacy of riociguat in patients with pulmonary arterial hypertension and cardiometabolic comorbidities: Data from interventional clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited evidence to support treatment recommendations in patients with pulmonary arterial hypertension (PAH) and comorbidities. To investigate the impact of riociguat treatment in this patient population, we analyzed pooled data from randomized controlled trials of riociguat. METHODS: This post hoc analysis included data from the PATENT-1, PATENT-2, PATENT PLUS, and REPLACE studies. Safety, efficacy (6-minute walk distance [6MWD], World Health Organization functional class [WHO-FC], and N-terminal probrain natriuretic peptide [NT-proBNP]), and COMPERA 2.0 risk status were assessed in patients with 0, 1 to 2, or 3 to 4 cardiometabolic comorbidities (obesity, systemic hypertension, diabetes mellitus, coronary artery disease) in the main phase of the studies. Safety was also assessed in the long-term extensions. RESULTS: The analysis included 686 patients (riociguat, n = 440; placebo, n = 132; phosphodiesterase type 5 inhibitors [PDE5i], n = 114), of whom 55%, 39%, and 6% had 0, 1 to 2, and 3 to 4 comorbidities, respectively. In the main phase, rates and severity of adverse events (AEs) were similar in riociguat-treated patients across comorbidity subgroups. After 2 years, discontinuations of riociguat due to AEs were also similar across subgroups. Compared with placebo and PDE5i, riociguat improved 6MWD and NT-proBNP across comorbidity groups and improved WHO-FC and COMPERA 2.0 risk status in patients with 0 or 1 to 2 comorbidities. CONCLUSIONS: Riociguat had an acceptable safety profile in PAH patients with cardiometabolic comorbidities. Efficacy and risk assessment results suggest that riociguat can be beneficial for patients with PAH, irrespective of the presence of comorbidities.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».