Changes in Natriuretic Peptide Levels Following Patiromer-Enabled Optimization of Medical Therapy In Heart Failure: A Post Hoc Analysis of the DIAMOND Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In the DIAMOND (Patiromer for the Management of Hyperkalaemia in Subjects Receiving RAASi Medications for the Treatment of Heart Failure) trial, the potassium binder patiromer enabled optimization of renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) for patients with heart failure and a reduced ejection fraction (HFrEF) and current or recent hyperkalaemia. In this post-hoc analysis, we evaluated the effect of patiromer-enabled RAASi optimization on N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) levels, an established surrogate endpoint for clinical outcomes in HFrEF. METHODS AND RESULTS: During screening, 539 (61.4%) of the 878 subsequently randomized patients had NT-proBNP ≥1000 pg/ml, measured prior to a 12-week run-in period on single-blinded patiromer during which RAASi were optimized. Among these patients, 165/266 (62%) in the patiromer and 172/273 (63%) in the placebo arm had follow-up NT-proBNP. For these 337 patients, we evaluated the change in NT-proBNP from screening to week 18 after randomization. NT-proBNP declined by -53% (95% confidence interval -59% to -46%; p < 0.001) in both arms combined (median absolute change: -731 [-1832, 107] pg/ml), with no significant difference between the two arms (p = 0.135). A >30% NT-proBNP reduction was observed in 93/165 (56%) patiromer and 88/172 (51%) placebo patients (p = 0.38), whereas 60/165 (36%) and 53/172 (31%), respectively, achieved NT-proBNP levels <1000 pg/ml at week 18 (p = 0.30). CONCLUSIONS: In this post-hoc analysis of DIAMOND, patients with HFrEF and elevated (>1000 ng/ml) NT-proBNP at screening experienced clinically meaningful NT-proBNP reductions following a RAASi optimization strategy that included patiromer during the run-in phase, with no significant differences observed between patiromer and placebo groups during the randomized withdrawal phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».