High‐density lipoprotein‐cholesterol and not HbA1c was directly related to cardiovascular outcome in PROactive
Notice bibliographique
Résumé
AIM: In PROactive, pioglitazone reduced the incidence of death, myocardial infarction and stroke, and significantly improved HbA1c, systolic blood pressure (SBP), triglycerides and high-density lipoprotein (HDL)-cholesterol relative to placebo. As these glycaemic and lipid parameters are major cardiovascular (CV) risk factors, we assessed their separate contribution to the reduced incidence of CV outcomes. METHODS: Patients (n = 5238) with type 2 diabetes and macrovascular disease were randomized to 45 mg pioglitazone or placebo. Relationships among treatment, outcome (time to first event of all-cause mortality, myocardial infarction and stroke) and 10 laboratory measurements and vital signs were investigated using log-linear models. Continuous variable measurements (percent changes from baseline to average of all postbaseline values prior to censoring) were made discrete by categorizing into tertiles. Log-linear models were fitted to multiway tables of discrete data and analysis of deviance used to summarize sources of variation in the data. RESULTS: Although pioglitazone treatment was associated with a decrease in HbA1c and an increase in HDL-cholesterol (HDL-C), only the change from baseline HDL-C predicted the outcome (χ(2) = 28.89, p < 0.0001). No other variables, including HbA1c, triglycerides and systolic blood pressure, showed significant direct associations with outcome. When the analysis was extended to include baseline statin use, this was associated with an improved outcome independently of HDL-C changes. CONCLUSIONS: This post hoc analysis suggests that HDL-C, but probably not HbA1c, is a driver of pioglitazone's favourable influence on CV outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».