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Enregistrement W4403802535 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.1030

Effects of Sacubitril/Valsartan on all-cause hospitalizations in heart failure: participant-level pooled analysis of PARADIGM-HF and PARAGON-HF

2024· article· en· W4403802535 sur OpenAlexaff
Henri Lu, Brian Claggett, Milton Packer, Carolyn S.P. Lam, Karl Swedberg, Jean‐Lucien Rouleau, Michael R. Zile, Martin Lefkowitz, Akshay S. Desai, P Jhund, John J.V. McMurray, Scott D. Solomon, Muthiah Vaduganathan

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacubitril, ValsartanHeart failureValsartanSacubitrilInternal medicineCardiologyEjection fractionBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sacubitril/valsartan is indicated to reduce the risk of cardiovascular (CV) death and heart failure (HF) hospitalizations in patients with chronic HF. However, many of these patients are older and have multiple comorbidities that increase the risk of hospitalizations other than HF, yet the effects of sacubitril/valsartan on hospitalizations of any cause have not been well described. Methods PARADIGM-HF and PARAGON-HF were phase-3, global multicenter randomized clinical trials that evaluated sacubitril/valsartan versus enalapril (in PARADIGM-HF) or valsartan (in PARAGON-HF) across the spectrum of left ventricular ejection fraction (LVEF; ≤40% in PARADIGM-HF and ≥45% in PARAGON-HF). We pooled individual participant-level data from these 2 trials to examine the effects of sacubitril/valsartan on time-to-first investigator-reported all-cause and cause-specific hospitalization using Cox proportional hazards models, stratified by geographic region and trial. We additionally examined heterogeneity in treatment response by LVEF. Results Over 2.8 years median follow-up, among 13,194 participants in the pooled PARADIGM-HF/PARAGON-HF, sacubitril/valsartan significantly reduced the risk of all-cause hospitalizations compared with renin-angiotensin system inhibitor (HR 0.92; 95% CI 0.88-0.97; P=0.002); Figure 1 Panel A. The absolute risk reduction (ARR) was 2.1 per 100 patient-years corresponding to a number-needed-to-treat (NNT) of 48 patient-years of treatment exposure to prevent 1 all-cause hospitalization. Reductions in overall hospitalizations among patients with identifiable causes (N=5,783) seemed to be primarily driven by lower rates of cardiac and pulmonary hospitalizations associated with sacubitril/valsartan. Patients treated with sacubitril/valsartan did not have a higher rate of composite non-cardiac hospitalizations (Figure 1 Panel B). Similarly, sacubitril/valsartan reduced the risk of the composite of all-cause hospitalization or all-cause mortality (HR 0.92; 95% CI 0.87-0.96; P<0.001), with an ARR of 2.5 per 100 patients-years and an NNT of 40 patient-years. For all-cause hospitalization, we observed significant heterogeneity by LVEF as a continuous measure (Pinteraction=0.027); treatment effects were most apparent in those with an LVEF below 60% (HR 0.91 95% CI 0.86-0.96; Figure 2). Conclusions In a pooled analysis of >13,000 patients with chronic HF, sacubitril/valsartan reduced hospitalization for any reason with benefits most apparent among those with an LVEF below normal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,034
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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