P2858Liraglutide reduces cardiovascular events and mortality in type 2 diabetes independent of LDL cholesterol and statin use: results of the LEADER trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The relationships among low-density lipid cholesterol (LDL-C) levels, statin use and cardiovascular (CV) outcomes are well established. In the LEADER trial, the human glucagon-like peptide 1 analogue liraglutide reduced CV events in patients with type 2 diabetes (T2D) at high CV risk. Purpose: This post hoc analysis evaluated liraglutide effects on CV outcomes by baseline LDL-C and statin use. Methods: LEADER (NCT01179048) studied liraglutide (1.8 mg or maximum tolerated dose) vs placebo, both in addition to standard care, in 9340 patients with T2D and high CV risk (median follow-up 3.8 years). Primary outcome: composite of CV death, non-fatal myocardial infarction, or non-fatal stroke (major adverse CV events, MACE). The key secondary expanded outcome (expanded MACE) also included hospitalisation for unstable angina or heart failure, or revascularisation. Cox regression evaluated the liraglutide effect on CV outcomes by baseline LDL-C <1.3 mmol/L, 1.3–1.8 mmol/L and >1.8 mmol/L, and statin use at baseline.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».