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Enregistrement W2948767547 · doi:10.2337/db19-22-lb

22-LB: Baseline and Short-Term Change in Plasma Uric Acid on Fenofibrate Predict Cardiovascular Risk: A Post Hoc Analysis of FIELD

2019· article· en· W2948767547 sur OpenAlexaboutno aff
Jacob Cao, Boris Waldman, Rachel L. O’Connell, David C. Sullivan, Val Gebski, Andrzej S. Januszewski, Ian C. Marschner, Russell Scott, Marja‐Riitta Taskinen, R. John Simes, Neil McGill, Alicia J. Jenkins, Anthony Keech

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFenofibratePost-hoc analysisMedicineUric acidInternal medicinePlaceboType 2 diabetesDiabetes mellitusEndocrinologyCardiologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fenofibrate increases renal clearance of uric acid (UA). Relationships between baseline and short-term changes in plasma UA with fenofibrate and subsequent cardiovascular risk in patients with type 2 diabetes (T2D) are unknown. Method: Post hoc analyses of the FIELD trial explored the relationships between CVD events and 1) baseline UA level; and 2) short-term change in UA level over 6-week single-blind active fenofibrate run-in. Results: The FIELD trial showed 11% fewer cardiovascular events in patients with T2D assigned to fenofibrate compared to placebo over 5 years (HR = 0.89, 95% CI: 0.80-0.99, p = 0.035). Baseline UA (n=9622) ranged between 0.11 to 0.79 mmol/L (mean = 0.33, SD = 0.078). Each 0.1 mmol/L higher baseline UA increased CVD events by 21% (HR = 1.21 95% CI: 1.13-1.29, p < 0.001; Fig. 1A), and remained after adjusting for other classic risk factors (HR = 1.12, 95% CI: 1.04-1.21, p = 0.002). Fall in UA level with fenofibrate run-in also predicted lower CVD risk, adjusted for baseline UA and irrespective of trial treatment allocation (HR = 0.86, 95% CI: 0.76-0.97, p = 0.015; Fig. 1B). Discussion: Baseline and short-term fenofibrate-induced lowering of UA predict cardiovascular risk in patients with T2D, irrespective of long-term trial treatment allocation. The reduction in total CVD events with fenofibrate was not shown to be mediated through lowering of UA levels. Disclosure J.Y. Cao: None. B. Waldman: None. R.L. OConnell: None. D. Sullivan: None. V. Gebski: None. A.S. Januszewski: None. I. Marschner: None. R. Scott: None. M. Taskinen: Advisory Panel; Self; Novo Nordisk A/S. Consultant; Self; Akcea Therapeutics, Chiesi USA, Inc. Research Support; Self; Amgen Inc., Novo Nordisk A/S. Speaker’s Bureau; Self; Amgen Inc. R. Simes: None. N. McGill: None. A.J. Jenkins: Advisory Panel; Self; Abbott, Australian Diabetes Society, Medtronic. Research Support; Self; Abbott, GlySens Incorporated, Medtronic, Mylan. Speaker’s Bureau; Self; Eli Lilly and Company, Novo Nordisk Inc. A.C. Keech: None.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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