Empagliflozin and Kidney Function Decline in Patients with Type 2 Diabetes: A Slope Analysis from the EMPA-REG OUTCOME Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Empagliflozin slowed the progression of CKD in patients with type 2 diabetes and cardiovascular disease in the EMPA-REG OUTCOME Trial. In a prespecified statistical approach, we assessed treatment differences in kidney function by analyzing slopes of eGFR changes. Methods Participants ( n =7020) were randomized (1:1:1) to empagliflozin 10 mg/d, empagliflozin 25 mg/d, or placebo added to standard of care. We calculated eGFR slopes using random-intercept/random-coefficient models for prespecified study periods: treatment initiation (baseline to week 4), chronic maintenance treatment (week 4 to last value on treatment), and post-treatment (last value on treatment to follow-up). Results Compared with placebo, empagliflozin was associated with uniform shifts in individual eGFR slopes across all periods. On treatment initiation, adjusted mean slope (eGFR change per week, ml/min per 1.73 m 2 ) decreased with empagliflozin (−0.77; 95% confidence interval, −0.83 to −0.71; placebo: 0.01; 95% confidence interval, −0.08 to 0.10; P <0.001). However, annual mean slope (ml/min per 1.73 m 2 per year) did not decline with empagliflozin during chronic treatment (empagliflozin: 0.23; 95% confidence interval, 0.05 to 0.40; placebo: −1.46; 95% confidence interval, −1.74 to −1.17; P <0.001). After drug cessation, the adjusted mean eGFR slope (ml/min per 1.73 m 2 per week) increased and mean eGFR returned toward baseline level only in the empagliflozin group (0.56; 95% confidence interval, 0.49 to 0.62; placebo −0.02; 95% confidence interval, −0.12 to 0.08; P <0.001). Results were consistent across patient subgroups at higher CKD risk. Conclusions The hemodynamic effects of empagliflozin, associated with reduction in intraglomerular pressure, may contribute to long-term preservation of kidney function.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».