Geographic Region Variation in Patient Characteristics, Clinical Outcomes and Treatment of HFrEF in the VICTORIA Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Heterogeneity in demographics, aetiology, healthcare access and guideline-directed medical therapy (GDMT), and survival bias of patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) is evident from international trials and registries. The current study examines conventional geographic variation in participants' phenotypes, standard of care, clinical outcomes and treatment effects of vericiguat versus placebo within the VICTORIA trial. We then evaluate an alternative approach to assessing the relationship between geographic variation in the efficacy of new therapeutics. Methods and results Characteristics, standard of care and outcomes (time to first HF hospitalization (HFH) or cardiovascular death (CVD), time to first HFH and to CVD) of the 5050 participants from 42 countries and the effect of vericiguat versus placebo were analysed according to five prespecified geographic regions. Further examination of the study treatment effect according to country-level human development index (HDI) was undertaken to evaluate intra-regional variation. Notable inter-region differences existed in participant characteristics, standard of care at randomization and clinical outcomes. There was no modification of vericiguat's treatment benefit across geographic regions for the primary composite endpoint or its components. When examined by HDI, vericiguat's benefit on HFH and the primary composite was retained overall but attenuated as HDI rose (Pinteraction = 0.009, 0.088, respectively). There was no apparent treatment effect modification due to HDI on cardiovascular death (Pinteraction = 0.623). Conclusions Geographic variation in the phenotype of patients with HFrEF, standard of care, and clinical outcomes was observed, while there was no intra-regional heterogeneity in vericiguat's treatment effect. However, when considering contextual/systemic measures via country-level HDI, further insights into treatment effect were revealed. Country-level measures may be helpful in the planning of future trials and in the translation of evidence into practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 ».