Effects of empagliflozin on risk for cardiovascular death and heart failure hospitalization across the spectrum of heart failure risk in the EMPA-REG OUTCOME® trial
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Empagliflozin reduced the risk of cardiovascular (CV) death and heart failure (HF) hospitalizations in patients with type 2 diabetes (T2D) and established CV disease (CVD) in the EMPA-REG OUTCOME® trial. We investigated whether the benefit of empagliflozin was observed across the spectrum of HF risk. Methods and results: Seven thousand and twenty patients with T2D (HbA1c 7-10% and eGFR > 30 mL/min/1.73 m2) were treated with empagliflozin 10 or 25 mg, or placebo once daily and followed for median 3.1 years. In patients without HF at baseline (89.9%), we derived the 5-year risk for incident HF using the 9-variable Health ABC HF Risk score [classified as low-to-average (<10%), high (10-20%), and very high (≥ 20%)]. Overall, 67.2% of the population had low-to-average, 24.2% high, and 5.1% very high 5-year HF risk. Across these groups, the effect on CV death and HF hospitalization with empagliflozin was consistent [hazard ratio 0.71 (95% confidence interval: 0.52, 0.96), 0.52 (0.36, 0.75), and 0.55 (0.30, 1.00), respectively]. Effects on CV death in the ostensibly highest HF risk group (HF at baseline and/or incident HF during the trial) in whom 37.9% of the overall CV deaths occurred, was also beneficial [0.67 (0.47, 0.97)], yet, similar benefits were seen in the lower risk patients. Conclusion: In patients with T2D and established CVD, a sizeable proportion without HF at baseline are at high or very high risk for HF outcomes, indicating the need for active case finding in this patient population. Empagliflozin consistently improved HF outcomes both in patients at low or high HF risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».