Safety of sitagliptin in patients with type 2 diabetes and chronic kidney disease: outcomes from <scp>TECOS</scp>
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To characterize the incidence of diabetes-associated complications and assess the safety of sitagliptin in participants with chronic kidney disease (CKD) in the Trial Evaluating Cardiovascular Outcomes with Sitagliptin (TECOS). MATERIALS AND METHODS: ) vs those without CKD. Within the CKD cohort, the same analyses were performed, comparing sitagliptin- and placebo-assigned participants. Baseline characteristics were summarized for all participants, and serious adverse events were analysed in those who received at least 1 dose of study medication. Adverse events of interest and diabetes complications were summarized for the intention-to-treat population. RESULTS: CKD was present in 3324 (23%) participants at entry into TECOS. The mean (SD) age for this CKD cohort was 68.8 (7.9) years, mean diabetes duration was 13.7 (9.0) years, and 62% were men. Incidences of serious adverse events, malignancy, bone fracture, severe hypoglycaemia and most categories of diabetes complications were higher in the CKD cohort compared with those without CKD. Over ~2.8 median years of follow-up, CKD participants assigned to sitagliptin had rates of diabetic eye disease, diabetic neuropathy, renal failure, malignancy, bone fracture, pancreatitis and severe hypoglycaemia similar to those of placebo-assigned participants. CONCLUSIONS: Participants in TECOS with CKD had higher incidences of serious adverse events and diabetes complications than those without CKD. Treatment with sitagliptin was generally well tolerated, with no meaningful differences in safety outcomes observed between those with CKD assigned to sitagliptin or placebo.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».