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Enregistrement W2900102850 · doi:10.1161/circulationaha.118.038352

Linagliptin Effects on Heart Failure and Related Outcomes in Individuals With Type 2 Diabetes Mellitus at High Cardiovascular and Renal Risk in CARMELINA

2019· article· en· W2900102850 sur OpenAlexaff
Darren K. McGuire, John H. Alexander, Odd Erik Johansen, Vlado Perkovic, Julio Rosenstock, Mark E. Cooper, Christoph Wanner, Steven E. Kahn, Robert D. Toto, Bernard Zinman, David Baanstra, Egon Pfarr, Sven Schnaidt, Thomas Meinicke, Jyothis T. George, Maximilian von Eynatten, Nikolaus Marx

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLinagliptinInternal medicineDiabetes mellitusEjection fractionHeart failureDipeptidyl peptidase-4 inhibitorType 2 Diabetes MellitusType 2 diabetesKidney diseaseCardiologyPlaceboEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with type 2 diabetes mellitus are at increased risk for heart failure (HF), particularly those with coexisting atherosclerotic cardiovascular disease and/or kidney disease. Some but not all dipeptidyl peptidase-4 inhibitors have been associated with increased HF risk. We performed secondary analyses of HF and related outcomes with the dipeptidyl peptidase-4 inhibitor linagliptin versus placebo in CARMELINA (The Cardiovascular and Renal Microvascular Outcome Study With Linagliptin), a cardiovascular outcomes trial that enrolled participants with type 2 diabetes mellitus and atherosclerotic cardiovascular disease and/or kidney disease. METHODS: Participants in 27 countries with type 2 diabetes mellitus and concomitant atherosclerotic cardiovascular disease and/or kidney disease were randomized 1:1 to receive once daily oral linagliptin 5 mg or placebo, on top of standard of care. All hospitalization for HF (hHF), cardiovascular outcomes, and deaths were prospectively captured and centrally adjudicated. In prespecified and post hoc analyses of HF and related events, Cox proportional hazards models adjusting for region and baseline history of HF were used. Recurrent hHF events were analyzed using a negative binomial model. In a subset of participants with left ventricular ejection fraction captured within the year before randomization, HF-related outcomes were assessed in subgroups stratified by left ventricular ejection fraction > or ≤50%. RESULTS: ; hemoglobin A1c, 8.0%; 62.9% men; diabetes mellitus duration, 14.8 years), including 1873 (26.8%) with a history of HF at baseline. Median follow-up was 2.2 years. Linagliptin versus placebo did not affect the incidence of hHF (209/3494 [6.0%] versus 226/3485 [6.5%], respectively; hazard ratio [HR], 0.90; 95% CI, 0.74-1.08), the composite of cardiovascular death/hHF (HR, 0.94; 95% CI, 0.82-1.08), or risk for recurrent hHF events (326 versus 359 events, respectively; rate ratio, 0.94; 95% CI, 0.75-1.20). There was no heterogeneity of linagliptin effects on hHF by history of HF at baseline, baseline estimated glomerular filtration rate or urine albumin-creatinine ratio, or prerandomization left ventricular ejection fraction. CONCLUSIONS: In a large, international cardiovascular outcome trial in participants with type 2 diabetes mellitus and concomitant atherosclerotic cardiovascular disease and/or kidney disease, linagliptin did not affect the risk of hHF or other selected HF-related outcomes, including among participants with and without a history of HF, across the spectrum of kidney disease, and independent of previous left ventricular ejection fraction. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT01897532.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations163
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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