Sacubitril/valsartan and quality of life assessed using the EuroQol Five-dimension Three-level questionnaire level sum score (EQ-5D-3L-LSS) in patients with HFrEF and HFmrEF/HFpEF
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the EQ-5D-3L Level Sum Score (LSS) in patients with heart failure (HF) and reduced (HFrEF) and mildly reduced or preserved ejection fraction (HFmrEF/HFpEF) and the effect of sacubitril/valsartan on this score using patient-level data from the PARADIGM-HF and PARAGON-HF trials. METHODS AND RESULTS: The LSS was calculated by summing the three levels (1-3) for each of the five domains (minimum sum score = 5; maximum sum score = 15). Patient characteristics and outcomes were compared across LSS tertiles (T1-T3) at baseline. Cox models were used to evaluate the primary endpoint [first HF hospitalization or cardiovascular death (CVD)] according to tertiles of LSS. Changes in LSS severity at 8 months were analysed using ordinal logistic regression models to estimate the effect of sacubitril/valsartan vs. enalapril or valsartan. Of 13 195 patients, 12 974 had a baseline LSS. Compared to lower LSS, patients with higher (worse) scores were older, more often women and White, and had more comorbidities and more severe HF. At 8 months, patients assigned to sacubitril/valsartan experienced more improvement and less worsening of LSS vs. the comparator: OR:1.16 (95%CI: 1.08-1.24). Sacubitril/valsartan also reduced the risk of the primary outcome across LSS tertiles: T1: HR: 0.87 (95%CI: 0.75-1.00); T2: 0.80 (95%CI: 0.71-0.90); T3: 0.87 (95%CI: 0.77-0.97); Pinteraction = 0.59. Higher LSS was independently associated with a greater risk of the primary endpoint, and the achieved LSS at 8 months may be more strongly associated with subsequent outcomes. CONCLUSION: Sacubitril/valsartan significantly reduced the risk of HF events and improved health status across the LSS spectrum in HFrEF and HFmrEF/HFpEF. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: https://www.clinicaltrials.gov. Unique identifiers: NCT01920711 (PARAGON-HF), NCT01035255 (PARADIGM-HF).
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».