P1879Empagliflozin reduces mortality and hospitalisation for heart failure irrespective of cardiovascular risk score at baseline
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the EMPA-REG OUTCOME trial in patients with type 2 diabetes and established cardiovascular (CV) disease, empagliflozin added to standard of care reduced CV death vs placebo by 38% (HR 0.62 [95% CI 0.49, 0.77]), all-cause death by 32% (HR 0.68 [95% CI 0.57, 0.82]) and hospitalisation for heart failure (HHF) by 35% (HR 0.65 [95% CI 0.50, 0.85]). We investigated whether residual CV risk at baseline influenced the effect of empagliflozin on these outcomes. Methods: We investigated CV death, all-cause death, HHF and the composite of HHF or CV death with empagliflozin vs placebo in subgroups by degree of CV risk at baseline based on the 10-point TIMI Risk Score for Secondary Prevention (TRS 2°P). P-values for treatment-by-subgroup interaction were obtained from tests of homogeneity of treatment group differences among subgroups with no adjustment for multiple testing. Results: Based on the TRS 2°P risk score, of 7020 patients who received study drug in the EMPA-REG OUTCOME trial, 12%, 40%, 30% and 18% were at low, intermediate, high and highest residual CV risk, respectively, at baseline. In the placebo group, from low to highest predicted risk, the proportion of patients with CV death increased from 2.2% to 11.2% and the proportion of patients with HHF increased from 1.1% to 10.0%. Effects of empagliflozin on CV death, all-cause death, HHF and HHF or CV death were consistent across subgroups by baseline CV risk score (Figure).
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».