The Effect of Mineralocorticoid Receptor Antagonists on Heart Failure with Nonreduced Ejection Fraction: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The recommendations for mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs) in patients with heart failure with nonreduced ejection fraction (HFnrEF), defined as heart failure with left ventricular ejection fraction > 40%, are not clear. This systematic review and meta-analysis aims to evaluate the effect of MRAs on patient-important outcomes in HFnrEF. Methods: We searched MEDLINE, Embase, Cochrane Database/Register from inception to September 6, 2024, for all randomized controlled trials comparing MRAs to placebo/standard of care in HFnrEF. Fixed and random effects models pooled estimates for mortality (all-cause and cardiovascular), HF hospitalization (HFH), functional capacity, health-related quality of life, and adverse outcomes. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach informed certainty-of-evidence assessments. Results: Eight RCTs reported on 10,313 patients with HFnrEF. Compared to placebo or standard of care, MRAs result in a reduction in HFH (risk ratio [RR] 0.83, 95% confidence interval [CI] 0.76-0.91; risk difference [RD] 29 fewer per 1000, 95% CI 31 fewer to 15 fewer; high certainty). Moderate-certainty evidence suggests that MRAs probably result in a slight reduction in all-cause mortality (RR 0.93, 95% CI 0.85-1.02; RD 11 fewer per 1000, 95% CI 23 fewer to 3 more) and cardiovascular mortality (RR 0.92, 95% CI 0.81-1.05; RD 7 fewer per 1000, 95% CI 16 fewer to 5 more). MRA use is associated with more hyperkalemia and worsening renal function, with no difference in withdrawal of the drug due to adverse events. compared to placebo. Conclusions: Among patients with HFnrEF, MRAs reduce HFH. Although MRAs increase the risk of hyperkalemia and worsening renal function, this does not lead to higher rates of drug discontinuation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| 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 ».