Visit-to-Visit Changes in Heart Rate in Heart Failure: A Pooled Participant-Level Analysis of the PARADIGM-HF and PARAGON-HF Trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Resting heart rate (HR) is a strong risk marker in patients with heart failure (HF), but the clinical implications of visit-to-visit changes in HR (ΔHR) are less well established. We aimed to explore the association between ΔHR and subsequent outcomes in a pooled dataset of two well-characterized cohorts of patients with HF across the full range of left ventricular ejection fraction (LVEF). Methods and results PARADIGM-HF and PARAGON-HF were randomized trials testing sacubitril/valsartan versus enalapril or valsartan, respectively, in patients with HF and LVEF ≤40% (PARADIGM-HF) or LVEF ≥45% (PARAGON-HF). We analysed the association between ΔHR from the preceding visit with the primary endpoint of HF hospitalization (HFH) or cardiovascular death using covariate-adjusted Cox proportional hazards models. A total of 13 194 patients (mean age 67 ± 11 years, 67% men, mean LVEF 40 ± 15%) were included. Over a median follow-up of 2.5 years, 3114 patients experienced a first HFH or cardiovascular death event (10.4 events per 100 patient-years). An increase in HR from the preceding visit, compared with no change, was associated with a higher risk (hazard ratio 1.12; 95% confidence interval [CI] 1.10–1.15; p < 0.001 per 5 bpm increase). Conversely, a drop in HR was associated with a lower risk (hazard ratio 0.97; 95% CI 0.94–1.00; p = 0.044 per 5 bpm drop). The prognostic implications of ΔHR were consistent across the range of LVEF and observed regardless of β-blocker use or presence of a permanent pacemaker. Visit-to-visit increases in HR were especially prognostic in patients without atrial fibrillation (pinteraction = 0.006). Conclusion Across a broad spectrum of patients with chronic HF, increases in HR from a preceding visit independently predicted clinical outcomes. The detection of notable increases in HR between outpatient visits may help identify patients at heightened risk of adverse events. Clinical Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT01035255 (PARADIGM-HF), NCT01920711 (PARAGON-HF).
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 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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».