Febuxostat for Cerebral and CaRdiorenovascular Events PrEvEntion StuDy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare the occurrence of cerebral, cardiovascular, and renal events in patients with hyperuricaemia treated with febuxostat and those treated with conventional therapy with lifestyle modification. METHODS AND RESULTS: This multicentre, prospective, randomized open-label, blinded endpoint study was done in 141 hospitals in Japan. A total of 1070 patients were included in the intention-to-treat population. Elderly patients with hyperuricaemia (serum uric acid >7.0 to ≤9.0 mg/dL) at risk for cerebral, cardiovascular, or renal disease, defined by the presence of hypertension, Type 2 diabetes, renal disease, or history of cerebral or cardiovascular disease, were randomized to febuxostat and non-febuxostat groups and were observed for 36 months. Cerebral, cardiovascular, and renal events and all deaths were defined as the primary composite event. The serum uric acid level at endpoint (withdrawal or completion of the study) in the febuxostat (n = 537) and non-febuxostat groups (n = 533) was 4.50 ± 1.52 and 6.76 ± 1.45 mg/dL, respectively (P < 0.001). The primary composite event rate was significantly lower in the febuxostat group than in non-febuxostat treatment [hazard ratio (HR) 0.750, 95% confidence interval (CI) 0.592-0.950; P = 0.017] and the most frequent event was renal impairment (febuxostat group: 16.2%, non-febuxostat group: 20.5%; HR 0.745, 95% CI 0.562-0.987; P = 0.041). CONCLUSION: Febuxostat lowers uric acid and delays the progression of renal dysfunction. REGISTRATION: ClinicalTrials.gov (NCT01984749).
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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».