Influence of iron deficiency definition on the efficacy of intravenous iron in heart failure: a meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intravenous iron improves symptoms in heart failure (HF) with iron deficiency (ID) but failed to consistently show a benefit in cardiovascular outcomes. The ID definition used may influence the response to intravenous iron. The aim of this meta-analysis is to assess the influence of ID definition on the intravenous iron effect in HF. METHODS/RESULTS: We performed a random-effects meta-analysis of randomized controlled trials (RCT) on intravenous iron (vs. placebo or standard of care) in patients with HF and ID that provided data on transferrin saturation (TSAT) and ferritin subgroups on the composite outcome of cardiovascular death (CVD) or HF hospitalizations (HFH). The risk ratio (RR) and 95% confidence intervals (95% CI) were extracted on the TSAT (< 20% and ≥ 20%) and ferritin (< 100 ng/mL and ≥ 100 ng/mL) subgroups. Data from four major RCT was collected including a total of more than 5500 patients. In patients with a TSAT < 20%, intravenous iron reduced the composite outcome of CVD or HFH: RR 0.81, 95%CI 0.69-0.94, while in patients with a TSAT ≥ 20% the effect was neutral: RR 0.98, 95%CI 0.79-1.21, interaction, P = 0.05. On the other hand, ferritin levels did not modify the effect of IV iron: ferritin ≥ 100 ng/mL RR 0.84, 95%CI 0.65-1.09, and ferritin < 100 ng/mL RR 0.85, 95%CI 0.74-0.97; interaction, P = 0.96. CONCLUSIONS: Our meta-analysis suggests that the benefit of intravenous iron may be restricted to patients with TSAT < 20% regardless of ferritin levels and supports the single use of TSAT < 20% to identify patients with ID who may benefit from intravenous iron therapy.
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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 | 0,027 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».