P1877LDL-C treatment patterns and associated outcomes in patients with type 2 diabetes and CVD: insights from TECOS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with diabetes mellitus (DM) are at increased risk for cardiovascular (CV) events. Current CV Guidelines recommend LDL-C levels ≤70 mg/dL (1.8 mM) for DM patients with CV disease while a recent endocrinology guideline (AACE) proposes an LDL-C target of ≤55 mg/dL for DM and a recent acute coronary syndrome. Purpose: Using data from TECOS, an international CV outcomes trial of sitagliptin vs placebo, we sought to 1) determine contemporary LDL-C treatment among patients with DM and CV disease; and 2) determine the associations between baseline LDL-C and subsequent risk for 5-year CV outcomes. Methods: Association between baseline LDL-C and 5 year MACE (CV death, non-fatal MI, or non-fatal stroke) was assessed using multivariable adjusted Cox regression analysis. Results: Overall, 11,066/14,671 (75.4%) TECOS patients had a baseline LDL-C measurement. Their median (25th, 75th percentiles) age was 65 years (60, 71), 71.5% were male, the median duration of DM was 10 years (6, 16), HbA1c 7.2% (6.8, 7.6). At baseline, 82.5% and 5.8% of patients were taking statins and ezetimibe respectively. LDL-C was ≤55 mg/dL in 14.3%; 55.1 to 70 in 18.4%, 70.1 to 100 in 35% and >100 in 32.3%. Each 10 mg/dL of higher LDL-C was associated with increased risk of CV death (HR 1.06; 95% CI 1.04–1.09) and MACE (HR 1.05; 95% CI 1.03–1.07). The probability of MACE as a function of baseline LDL-C, along with 95% confidence limits, is depicted in the 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».