Acute kidney injury with sodium‐glucose co‐transporter‐2 inhibitors: A meta‐analysis of cardiovascular outcome trials
Notice bibliographique
Résumé
Three, multicentre, large-scale, randomized, placebo-controlled trials of cardiovascular outcomes with sodium-glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitors have each shown substantial reductions in rates of hospitalization for heart failure and progression of chronic kidney disease in people with type 2 diabetes. However, safety concerns remain for this ostensibly paradigm-shifting drug class. In particular, the US Food and Drug Administration has highlighted the risk of acute kidney injury (AKI), a condition associated with high morbidity and mortality. To investigate this further, we conducted a meta-analysis of the three trials to compare the frequency of AKI adverse event reports between participants treated with placebo and those who had received an SGLT2 inhibitor. Rather than an increase, we noted a consistent and robust reduction in the likelihood of AKI among those participants who had been randomized to receive an SGLT2 inhibitor (hazard ratio 0.66, 95% confidence interval 0.54-0.80). We further noted that the reports of AKI were similar in frequency to those of kidney disease progression. The caveats of the non-adjudicated reporting of AKI in the trials notwithstanding, these data suggest that SGLT2 inhibitors may protect vulnerable patients with type 2 diabetes from AKI and that prospective studies to evaluate this additional aspect of kidney protection are warranted.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».