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Enregistrement W2900337029 · doi:10.1161/circulationaha.118.038341

Lorcaserin and Renal Outcomes in Obese and Overweight Patients in the CAMELLIA-TIMI 61 Trial

2019· article· en· W2900337029 sur OpenAlexaff
Benjamin M. Scirica, Erin A. Bohula, Jamie P. Dwyer, Arman Qamar, Silvio E. Inzucchi, Darren K. McGuire, Anthony Keech, Steven R. Smith, Sabina A. Murphy, Lawrence A. Leiter, Milan Gupta, Tushar Patel, Wenfeng Miao, Carlos Perdomo, Marc P. Bonaca, Christian T. Ruff, Marc S. Sabatine, Stephen D. Wiviott

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlbuminuriaInternal medicineRenal functionHazard ratioKidney diseaseCreatinineBlood pressureUrologyEndocrinologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity is thought to increase renal hyperfiltration, thereby increasing albuminuria and the progression of renal disease. The effect of pharmacologically mediated weight loss on renal outcomes is not well-described. Lorcaserin, a selective serotonin 2C receptor agonist that promotes appetite suppression, led to sustained weight loss without any increased risk for major adverse cardiovascular (CV) events in the CAMELLIA-TIMI 61 trial (Cardiovascular and Metabolic Effects of Lorcaserin in Overweight and Obese Patients-Thrombolysis in Myocardial Infarction 61). Methods: CAMELLIA-TIMI 61 randomly assigned 12 000 overweight or obese patients with or at high risk for atherosclerotic CV disease to lorcaserin or placebo on a background of lifestyle modification. The primary renal outcome was a composite of new or worsening persistent micro- or macroalbuminuria, new or worsening chronic kidney disease, doubling of serum creatinine, end-stage renal disease, renal transplant, or renal death. Results: At baseline, 23.8% of patients had an estimated glomerular filtration rate (eGFR) <60 mL·min −1 ·1.73 m −2 and 19.0% had albuminuria (urinary albumin:creatinine ratio ≥30 mg/g). Lorcaserin reduced the risk of the primary renal composite outcome (4.2% per year versus 4.9% per year; hazard ratio [HR], 0.87; 95% confidence interval [CI], 0.79–0.96; P =0.0064). The benefit was consistent across subpopulations at increased baseline CV and renal risk. Lorcaserin improved both eGFR and urinary albumin:creatinune ratio within the first year after randomization. The effect of lorcaserin on weight, hemoglobin A1c, and systolic blood pressure was consistent regardless of baseline renal function. Likewise, there was no excess in cardiovascular events in patients assigned to lorcaserin in comparison with placebo, regardless of renal function. After adjustment for baseline characteristics, those with evidence of kidney disease were at increased risk of major CV events. Compared with patients with an eGFR ≥90 mL·min −1 ·1.73 m −2 , those with an eGFR 60-90 and those <60 mL·min −1 ·1.73 m–2 had HRs of 1.25 (95% CI, 1.01, 1.56) and 1.51 (95% CI, 1.17, 1.95), respectively ( P for trend 0.0015). Likewise, compared with patients with no albuminuria (<30 mg/g), those microalbuminuria and those with macroalbuminuria had HRs of 1.46 (95% CI, 1.22, 1.74) and 2.10 (95% CI, 1.58, 2.80), respectively ( P for trend <0.0001). Conclusions: Renal dysfunction was associated with increased CV risk in overweight and obese patients. When added to diet and lifestyle, lorcaserin reduced the rate of new-onset or progressive renal impairment in comparison with placebo. Clinical Trial Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov . Unique identifier: NCT02019264.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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