FP483EFFECTS OF SEMAGLUTIDE AND LIRAGLUTIDE ON URINARY ALBUMIN-TO-CREATININE RATIO (UACR) – A POOLED ANALYSIS OF SUSTAIN 6 AND LEADER
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: UACR is a marker of renal damage and renal disease progression risk; UACR reduction has been shown to correlate with renal protection. This post hoc analysis of pooled data from SUSTAIN 6 and LEADER investigated the effects of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) analogues semaglutide and liraglutide vs placebo on UACR. METHODS: Primary outcome in both trials: major adverse cardiovascular events. Nephropathy events and change in renal biochemistry, including UACR, were secondary outcomes. In this analysis (N=11812), patients were stratified by baseline UACR class (normo-: <30 mg/g, micro-: 30–300 mg/g and macroalbuminuria: >300 mg/g). Risk of categorical changes in UACR (time to persistent: progression to micro- or macroalbuminuria, regression to micro- or normoalbuminuria, 30% reduction) and UACR change from baseline to 2 years were analysed by baseline UACR using a Cox regression model (with treatment as a fixed factor and stratified by study) and a mixed model on log-transformed values, respectively. RESULTS: GLP-1 analogues reduced risk of progression to micro- or macroalbuminuria and increased the likelihood of regression in albuminuria category vs placebo. The likelihood of reaching 30% UACR reduction was greater with the GLP-1 analogues vs placebo (p<0.0001 for all UACR subgroups) (Table). UACR increased relatively more from baseline to 2 years for placebo vs GLP-1 analogues for the pooled population and patients with baseline normo-, micro- and macroalbuminuria (24%, 20%, 30% and 21%, respectively). CONCLUSIONS: This pooled analysis shows beneficial effects on UACR for GLP-1 analogues semaglutide and liraglutide vs placebo irrespective of baseline UACR.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».