SaO010EFFECTS OF THE GLUCAGON-LIKE PEPTIDE-1 (GLP-1) ANALOGUES SEMAGLUTIDE AND LIRAGLUTIDE ON RENAL OUTCOMES – A POOLED ANALYSIS OF THE SUSTAIN 6 AND LEADER TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the randomised cardiovascular (CV) outcomes trials SUSTAIN 6 and LEADER, semaglutide and liraglutide improved CV and renal outcomes in patients with type 2 diabetes and high CV risk. This post hoc analysis of pooled data from the trials investigated the effects of GLP-1 analogues semaglutide and liraglutide vs placebo on renal outcomes defined by a range of clinically relevant reductions in estimated GFR (eGFR). METHODS: SUSTAIN 6 and LEADER compared semaglutide and liraglutide vs placebo in 3297 and 9340 patients, respectively. Primary outcome for both trials was major adverse CV events, with a nephropathy composite as secondary outcome. In this pooled analysis (N=12637), time to onset of persistent eGFR reduction (30%, 40%, 50% and 57% [corresponding to doubling of serum creatinine]) from baseline was assessed across the overall pooled population and by baseline kidney disease subgroups: eGFR ≥30 to <60 mL/min/1.73m² and micro- or macroalbuminuria (urinary albumin-to-creatinine ratio [UACR] ≥30 mg/g) compared with eGFR ≥60 mL/min/1.73m² or normoalbuminuria (UACR <30 mg/g). Analyses were performed using a Cox proportional hazards model with treatment (semaglutide/liraglutide, placebo) as a fixed factor and stratified by trial. RESULTS: Overall fewer patients on the GLP-1 analogues vs placebo reached the eGFR reduction thresholds. For the overall population, event rates declined and effect sizes tended to increase (reduced hazard ratios [HRs]) with increasing eGFR reduction thresholds; p<0.05 for persistent 40% and 50% eGFR reduction, although few events of 57% eGFR reduction occurred. A similar pattern was seen for those with pre‑existing kidney disease, although with higher event rates and larger effect sizes (HR≤0.65; p<0.05 for all comparisons, p-interaction <0.1) (Figure). CONCLUSIONS: This pooled analysis indicates lower rates of substantial loss of kidney function with the GLP-1 analogues semaglutide and liraglutide vs placebo using a range of clinically relevant endpoints. The treatment effect appears larger in patients with pre-existing kidney disease.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».