Preventing Heart Failure Admission with Sodium-Glucose Cotransporter-2 Inhibitors versus Angiotensin Receptor-Neprilysin Inhibitor: A Target Trial Emulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known on the real-world comparative effectiveness of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) versus angiotensin receptor-neprilysin inhibitor (ARNi) used for heart failure (HF) management.This study used South Korea's nationwide claims data from 2015 to 2020 to construct a population-based cohort of new users of SGLT2is or ARNi.Individuals were followed from the first prescription date of SGLT2is or ARNi until outcome occurrence, treatment switch or discontinuation, death, or end of the study period.Within the 1:1 propensity score-matched cohort, we estimated hazard ratios (HR) with 95% confidence intervals (CI) for the risk of HF admission with SGLT2is compared with ARNi using proportional subdistribution hazards model of Fine and Gray.We identified 496 propensity-score matched patient-pairs of SGLT2is and ARNi; with a mean age of 72.5 years and a male representation of 57.6%.Incidence rate of HF admission was 27.3 and 35.6 per 100 person-years in SGLT2is and ARNi group.When comparing the risk of HF admission associated with SGLT2is group with ARNi group, HR was 0.71 (95% CI 0.48-1.04).Effect modifications were observed by history of hospitalization for HF (p-for-interaction=0.002) and by recent use of renin-angiotensin-system inhibitors (p-for-interac-tion=0.005).With future studies using more recent data warranted to corroborate our study results, these preliminary findings support current guideline recommendations for HF management and further, suggest similar effectiveness between SGLT2is and ARNi in routine care settings.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».