Abstract 4145759: Guideline Directed Medical Therapy and the Impact of Sex on Patient Reported and Clinical Outcomes in a Specialized Heart Failure Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite new advances in heart failure (HF) management, underutilization of guideline-directed medical therapy (GDMT) persists. In addition, contemporary data on GDMT utilization and whether sex differences exist is unclear. We aim to characterize GDMT use across HF subtypes, investigate sex-based disparities in utilization, and explore these impacts on patient quality of life markers and clinical outcomes. Methods: Patients with HF were enrolled in the heart function clinic (HFC) in Edmonton, Alberta, from Feb 2018 to Nov 2022. Medication records (renin-angiotensin system inhibitors [RAASi], angiotensin receptor neprilysin inhibitors [ARNI], β-blockers, mineralocorticoid inhibitors [MRA], sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors [SGLT2i], and glucagon-like peptide 1 receptor agonist [GLP-1 RA]) over 3 years and clinical comorbidities using ICD-10 codes were obtained. We administered the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire Score (KCCQ-12) at enrolment and 6—or 12-month follow-ups, with changes ≥5 defined as clinically significant. We assessed the association between GDMT and sex to changes in KCCQ-12 scores and clinical outcomes. Results: Our HFC cohort of 1431 HF patients (median age 68, 29% female) included 52% with reduced (HFrEF), 20% with mildly reduced (HFmrEF), and 28% with preserved (HFpEF) ejection fraction. Median baseline KCCQ-12 score was 75 (IQR 33) and was similar between HF subtypes. ARNI, SGLT2i, and MRA use in HFpEF remains lower compared to HFrEF/HFmrEF (p<0.001), with gaps in treatment persisting over 3 years. Across HF subtypes, GDMT utilization rates were similar between sexes except for SGLT2i in HFmrEF (19.1% male vs. 7.5% female, p=0.02). Controlling for clinical covariates, RAASi (aHR 0.54, 95% CI 0.41-0.70), ARNI (aHR 0.58, 95% CI 0.43-0.80), GLP-1 RA (aHR 0.43, 95% CI 0.19-0.97), and females (aHR 0.72, 95% CI 0.58-0.91) were associated with lower all-cause mortality. ARNI use was also associated with improved follow-up KCCQ12 scores (aOR 1.57, 95% CI 1.00-2.45). Conclusion: Despite evidence of improved KCCQ-12 scores and reduced all-cause mortality, GDMT remains underutilized, particularly in HFpEF patients. While we found no sex-based disparities in GDMT utilization, females showed better clinical outcomes in our HF cohort. To improve patient outcomes, further research is needed to address barriers to implementing new GDMT across the heart failure spectrum.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».