原始文章

心臟衰竭臨床試驗常把重複住院事件當作隨機發生,認為這樣能提升統計效力。但最新分析發現,這些事件其實多集中在住院後短期內,現有統計模型沒考慮到這點。像AUC、win ratio等方法可能更能反映治療效果,但「首次事件發生時間」仍最具說服力。未來分析方法需再改進。 PubMed DOI


站上相關主題文章列表

本研究探討住院期間開始使用鈉-葡萄糖共轉運蛋白-2抑制劑(SGLT2-i)對心臟衰竭及射血分數降低(HFrEF)患者的影響。結果顯示,住院期間有52.3%的患者接受SGLT2-i處方,且在90天內,這些患者的處方率顯著高於未使用者(94.2%對14.4%)。此外,使用SGLT2-i的患者在90天內的全因死亡及再住院率較低(23.9%對44.4%)。研究強調住院期間是開始SGLT2-i療法的最佳時機,並指出臨床慣性可能影響處方率。 PubMed DOI

心臟衰竭(HF)是全球健康的重要議題,隨著人口老化,發病率逐漸上升,醫療成本也隨之增加。美國心臟協會推出的 PREVENT 模型能評估心血管疾病的風險,雖然有助於 HF 的預防,但在不同族群中的表現仍有待改善。新藥物如 SGLT2 抑制劑和 GLP1 受體激動劑的出現,讓精確預測 HF 風險變得更重要,以便有效運用這些昂貴的治療。本回顧將探討 HF 預防的最新進展,包括風險評估和新興治療策略。 PubMed DOI

SGLT2 抑制劑在降低第二型糖尿病患者住院心衰竭風險方面顯示出潛力。一項研究分析了 11,209 名糖尿病患者,發現使用 SGLT2 抑制劑的患者住院風險顯著降低(調整後風險比 HR 0.56)。隨著治療時間延長,保護效果似乎更明顯,顯示出累積效益。持續使用 SGLT2 抑制劑可逐漸降低住院風險。不過,研究者建議需進一步進行更大規模的研究來確認這些結果。 PubMed DOI

心臟衰竭惡化(WHF)常導致患者頻繁再住院及生活品質下降,顯示出新療法的需求。本研究評估在住院或脆弱階段啟動新療法的有效性,結果顯示新療法能顯著減少再住院風險,特別是鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑、ARNI及鐵碳醣複合物。sotagliflozin在住院方面效果最佳,ARNI和鐵碳醣複合物也有顯著成效。研究建議在WHF管理中應儘早引入這些新療法,以改善患者的治療結果。 PubMed DOI

這篇文章探討了在生物醫學研究中,特別是隨機對照試驗(RCTs)中,如何有效分析重複事件數據。重點在於估計特定時間內重複事件的累積數量,並考慮終末事件如死亡的影響。作者提出了一種雙重增強估計量,能同時解決右截尾和競爭風險問題,並強調協變數調整的重要性。文章還提供了理論基礎和模擬研究,並將這些方法應用於LEADER研究,顯示其在臨床數據分析中的實用性。 PubMed DOI

這項研究分析了鈉-葡萄糖共轉運蛋白2 (SGLT2) 抑制劑在慢性心衰竭 (CHF) 臨床試驗中的結果終點使用情況。共回顧71項試驗,發現46%集中於射血分數降低的心衰竭 (HFrEF),25%為射血分數保留的心衰竭 (HFpEF)。不到30%的試驗依循歐洲心臟病學會 (ESC) 的結果終點,僅13%作為主要結果。所有五項關鍵試驗遵循ESC COE,但在呼吸困難和心衰事件數據上仍有不足,顯示出標準化結果的重要性,以便更好比較各項研究證據。 PubMed DOI

這項研究探討住院期間與出院後開始使用鈉-葡萄糖共轉運蛋白-2抑制劑(SGLT2i)對心臟衰竭伴隨減少射血分數(HFrEF)患者的影響。研究分析了184名患者的資料,結果顯示住院期間開始用藥能顯著降低心血管再住院率(22.3%對44.4%)及心臟衰竭再住院率(10.1%對27.8%),但全因死亡或心血管死亡無顯著差異。結論建議醫師在患者住院期間穩定時考慮開始SGLT2i治療,以改善再住院結果。 PubMed DOI

這項研究評估了心臟衰竭(HFrEF)基礎療法的處方趨勢及其對急性失代償後30天再入院和全因死亡率的影響。研究分析了999名患者的數據,發現雖然93%的患者使用β-阻滯劑,但只有30%使用礦物皮質激素受體拮抗劑,18%使用SGLT2抑制劑。隨著時間推移,SGLT2抑制劑的處方率顯著上升。多變量分析顯示,使用ACEi/ARB/ARNi可顯著降低30天全因死亡和再住院風險。總體而言,指導方針推薦的療法採用仍有限,但SGLT2抑制劑的使用逐漸增加。 PubMed DOI

急性心衰竭住院患者在前5天內及早用SGLT2抑制劑(dapagliflozin或empagliflozin),能有效降低住院期間死亡率和心衰竭再惡化風險,嚴重副作用也減少27%,且沒增加其他特定副作用。兩種藥物療效和安全性相近,建議急性心衰竭時及早使用。 PubMed DOI

這篇研究探討在隨機對照試驗中,遇到時間到事件型結局及介入後事件時,該怎麼定義和估計因果效應。作者說明 ICH E9 (R1) 裡的五種策略,並推導數學定義與所需資料,提出非參數估計方法,還用 LEADER 試驗資料做實例說明。 PubMed DOI