MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415788922 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4358777

Abstract 4358777: Adverse Events Associated with Early vs. Late SGLT2i Initiation After Heart Failure Hospitalization: A Target Trial Emulation Study

2025· article· en· W4415788922 sur OpenAlexaffabout
Jungyeon Moon, Lucas Godoy, Peter C. Austin, Alice Chong, Jiming Fang, Ayodele Odutayo, Jacob A. Udell, Clare Atzema, Gillian L. Booth, David Naimark, Thérèse A. Stukel, Karen Tu, Dennis T. Ko, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectProportional hazards modelHeart failureHazard ratioAcute decompensated heart failureCumulative incidenceRetrospective cohort studyIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i) are guideline-directed medical therapy for heart failure, their safety in patients with acute decompensated heart failure (ADHF) remains uncertain. This study compared the risk of adverse events between early versus late initiation of SGLT2is following ADHF hospitalization. Methods: We conducted a retrospective cohort study emulating a target trial using linked administrative data from Ontario, Canada. Adults aged ≥66 years discharged after hospitalization for ADHF between April 1, 2016, and March 31, 2021 were included. Patients with prior SGLT2i use or with prior heart failure hospitalizations were excluded. We compared two strategies for initiating SGLT2is: early initiation (within 30 days post-discharge), and late initiation (between days 31 and 365 after discharge). The primary outcome was a composite of eight prespecified adverse events requiring hospitalization or emergency department visit within one year of discharge (diabetic ketoacidosis, genitourinary infections, hypotension/syncope, dehydration, acute kidney injury, and falls/fractures). We applied a clone-censor-weight approach, using inverse probability weighted Cox regression models to estimate cause-specific hazard ratios (csHR) and cumulative incidence functions to account for the competing risk of death. Multiple imputation was used to deal with missing values of serum creatinine. Results: The mean number of included patients across 32 imputed datasets was 58,744 (median age, 83 years [IQR 77–89]; 53.4% women). In the overall cohort, during the 1-year follow-up, 18.2% experienced at least one adverse event, most commonly genitourinary infections (5.9%) and acute kidney injury (4.9%). At one year, no difference in the risk of adverse events was observed between the early and late initiation strategies (cumulative incidence at 1 year was 14.5% in the early and 18.7% in the late initiation strategies; absolute risk difference: 4.1%; csHR: 0.96; 95% CI 0.90 to 1.01; p=0.13). Sensitivity analyses using alternative definitions of early and late initiation yielded similar results. Conclusions: In this population-based target trial emulation study, there was no difference in the risk of one-year adverse events with early initiation of SGLT2i within 30 days post-discharge for ADHF compared with delayed initiation. These findings support the safety of early SGLT2i initiation in patients recently hospitalized for ADHF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetDiabetes Treatment and Management→Travaux en français237 207→