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Enregistrement W7127648711 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.1273

Association between calcium channel blockers prescription and outcome according to left ventricular ejection fraction: data from a real-world heart failure population

2025· article· en· W7127648711 sur OpenAlexaff
Mauro Gori, L Fazzini, Jennifer Meessen, Raul Limonta, Samuela Carigi, M. Bianco, Luisa De Gennaro, C Di Nora, Paolo Manca, M V Matassini, V Rizzello, M D Tinti, A P Maggioni, Renata De Maria

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureMedical prescriptionEjection fractionDihydropyridineObservational studyProportional hazards modelPropensity score matchingCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Controversy exists on the safety of dihydropyridine calcium channel blockers (CCB) in heart failure (HF), especially in patients with reduced ejection fraction (HFrEF). We aimed to evaluate CCB prescription trends over time and related outcomes across the spectrum of EF. Methods We screened for inclusion outpatients with chronic HF prospectively enrolled in the nationwide observational IN-HF registry from 1998 to 2022. We used Cox regression methods to analyze time-to-event outcomes in patients on dihydropyridine CCB. The primary outcome was the composite of all-cause mortality and cardiovascular hospitalization at 1-year. Results We included 15785 outpatients. 10829 had an EF ≤40% (HFrEF, 69%) and 4956 had an EF>40% (HFmrEF/HFpEF, 31%). The median age was 69; 26.6% were females. Overall, a DHP CCB was prescribed to 1458 patients (9.1%). CCB administration was twice as prevalent in patients with HFmrEF/HFpEF (n=771) than in those with HFrEF (n=687) (respectively 13.9% vs 7.1%, p<0.001). CCB prescription rates increased over time (p<0.001). Patients who received CCB were older, more comorbid, and had a higher EF than those who were not prescribed CCB. After multivariable adjustment, CCB prescription was associated with a higher risk of the primary outcome among the overall cohort (HR 1.19, 95% CI 1.05-1.36, p=0.008), and HFrEF patients (HR 1.20, 95% CI 1.02-1.41, p=0.025), while no adverse effect was observed in HFmrEF/HFpEF patients (p=0.159). Conclusion In HFmrEF/HFpEF, CCB use was twice as likely than in HFrEF and appeared to be safe. In HFrEF, CCB use was not rare and was associated with worse outcomes.central illustration forest plot

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,277 · 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'admission1
Résumé présentoui

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