Forward Flow in Patients With Heart Failure and Functional Mitral Regurgitation: The COAPT Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Heart failure (HF) is characterized by a reduction in forward cardiac output (forward flow), potentially worsened by functional mitral regurgitation (FMR). The impact of reduced forward flow in HF patients with FMR is uncertain, and the outcomes of mitral transcatheter edge-to-edge repair (TEER) according to forward flow levels have not been described. Methods This study assessed the change in baseline flow in patients with HF and FMR enrolled in the COAPT trial randomized to TEER plus guideline-directed medical therapy (GDMT) compared with GDMT alone. Patients were stratified into tertiles of baseline forward flow using the Doppler-derived stroke volume index. The primary outcome was the composite rate of death or HF hospitalization at 24 months. Clinical, echocardiographic, and outcome measures were assessed. Results Among patients randomized to GDMT alone, the lowest baseline forward flow tertile was associated with worse outcomes ( P = .04). In contrast, baseline forward flow tertile was not associated with outcomes among patients randomized to TEER + GDMT ( P = .88). Patients in the lowest tertile treated with TEER + GDMT had the largest absolute reduction in the primary outcome (44.6% vs 75.7%; hazard ratio [HR], 0.43; 95% CI, 0.29-0.63), whereas patients in the highest tertile had the smallest absolute benefit after TEER (42.8% vs 57.9%; HR, 0.69; 95% CI, 0.45-1.04). However, the relative treatment effect was not different between tertiles (p interaction = 0.32). Mean forward flow did not significantly increase during 2-year follow-up, and was similar between treatment groups at all time periods. Conclusions In the COAPT trial, lower baseline forward flow was associated with worse outcomes in medically managed patients, and those with low baseline forward flow derived the greatest absolute benefit from TEER. However, measured forward flow did not improve with TEER during the 2-year follow-up.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,150 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».