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Enregistrement W2095409509 · doi:10.1001/jama.2014.3321

Effect of Aleglitazar on Cardiovascular Outcomes After Acute Coronary Syndrome in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus

2014· article· en· W2095409509 sur OpenAlexaff
A. Michael Lincoff, Jean‐Claude Tardif, Gregory G. Schwartz, Stephen J. Nicholls, Lars Rydén, Bruce Neal, Klas Malmberg, Hans Wedel, John B. Buse, Robert R. Henry, Arlette Weichert, Ruth Cannata, Anders Svensson, Dietmar Volz, Diederick E. Grobbee

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineDiabetes mellitusClinical endpointAcute coronary syndromeInterim analysisType 2 diabetesPlaceboHeart failureType 2 Diabetes MellitusStroke (engine)Unstable anginaRandomized controlled trialCardiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: No therapy directed against diabetes has been shown to unequivocally reduce the excess risk of cardiovascular complications. Aleglitazar is a dual agonist of peroxisome proliferator-activated receptors with insulin-sensitizing and glucose-lowering actions and favorable effects on lipid profiles. OBJECTIVE: To determine whether the addition of aleglitazar to standard medical therapy reduces cardiovascular morbidity and mortality among patients with type 2 diabetes mellitus and a recent acute coronary syndrome (ACS). DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: AleCardio was a phase 3, multicenter, randomized, double-blind, placebo-controlled trial conducted in 720 hospitals in 26 countries throughout North America, Latin America, Europe, and Asia-Pacific regions. The enrollment of 7226 patients hospitalized for ACS (myocardial infarction or unstable angina) with type 2 diabetes occurred between February 2010 and May 2012; treatment was planned to continue until patients were followed-up for at least 2.5 years and 950 primary end point events were positively adjudicated. INTERVENTIONS: Randomized in a 1:1 ratio to receive aleglitazar 150 µg or placebo daily. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary efficacy end point was time to cardiovascular death, nonfatal myocardial infarction, or nonfatal stroke. Principal safety end points were hospitalization due to heart failure and changes in renal function. RESULTS: The trial was terminated on July 2, 2013, after a median follow-up of 104 weeks, upon recommendation of the data and safety monitoring board due to futility for efficacy at an unplanned interim analysis and increased rates of safety end points. A total of 3.1% of patients were lost to follow-up and 3.2% of patients withdrew consent. The primary end point occurred in 344 patients (9.5%) in the aleglitazar group and 360 patients (10.0%) in the placebo group (hazard ratio, 0.96 [95% CI, 0.83-1.11]; P = .57). Rates of serious adverse events, including heart failure (3.4% for aleglitazar vs 2.8% for placebo, P = .14), gastrointestinal hemorrhages (2.4% for aleglitazar vs 1.7% for placebo, P = .03), and renal dysfunction (7.4% for aleglitazar vs 2.7% for placebo, P < .001) were increased. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Among patients with type 2 diabetes and recent ACS, use of aleglitazar did not reduce the risk of cardiovascular outcomes. These findings do not support the use of aleglitazar in this setting with a goal of reducing cardiovascular risk. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT01042769.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations229
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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