Frailty and Effects of Semaglutide in Obesity-Related HFpEF
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is common in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). In the STEP-HFpEF (Research Study to Investigate How Well Semaglutide Works in People Living With Heart Failure and Obesity) program, semaglutide improved heart failure (HF) symptoms and physical limitations and reduced body weight (BW) in participants with obesity-related HFpEF. Whether the efficacy and safety of semaglutide vary by frailty and the effects of semaglutide on frailty are unknown. OBJECTIVES: This study sought to evaluate the efficacy of semaglutide in participants with obesity-related HFpEF according to frailty status at baseline. METHODS: The authors performed a prespecified, pooled, participant-level analysis of the STEP-HFpEF program that included participants with obesity-related HFpEF. Participants were randomized to once-weekly semaglutide, 2.4 mg, or placebo for 52 weeks. Dual primary endpoints were changes in Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-Clinical Summary Score (KCCQ-CSS) and BW. Frailty was estimated using a cumulative deficit-derived frailty index comprising 34 variables across multiple domains at baseline and follow-up. Efficacy and safety of semaglutide were evaluated in participants across 3 baseline frailty strata. Effects of semaglutide on frailty burden were also assessed. RESULTS: < 0.001). Semaglutide reduced the burden of frailty during follow-up (OR for being nonfrail at 52 weeks: 3.16 [95% CI: 2.44-4.09]; P < 0.0001). CONCLUSIONS: Semaglutide resulted in a similar reduction in BW across frailty subgroups but greater improvements in HF-related symptoms. Moreover, semaglutide reduced frailty burden after 52 weeks of treatment. (Research Study to Investigate How Well Semaglutide Works in People Living With Heart Failure and Obesity [STEP-HFpEF]; NCT04788511) (Research Study to Look at How Well Semaglutide Works in People Living With Heart Failure, Obesity and Type 2 Diabetes [STEP-HFpEF DM]; NCT04916470).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».