The relationship between eGFR slope and subsequent risk of vascular outcomes and all-cause mortality in type 2 diabetes: the ADVANCE-ON study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: Some studies have reported that annual change in eGFR (eGFR slope) is associated with the future risk of end-stage kidney disease, cardiovascular disease and death in general or chronic kidney disease cohorts. However, the benefits of using eGFR slopes for prediction of major clinical outcomes in diabetes are unclear. METHODS: We used data from the Action in Diabetes and Vascular Disease: Preterax and Diamicron MR Controlled Evaluation (ADVANCE) trial and the ADVANCE Post-Trial Observational Study (ADVANCE-ON). After excluding the first 4 months during which an acute fall in eGFR was induced by the initiation of an ACE inhibitor and diuretic combination agent, eGFR slopes were estimated by linear mixed models, using three measurements of eGFR at 4, 12 and 24 months after randomisation over 20 months, and categorised according to quartiles. Cox regression models were used to evaluate adjusted HRs for the study's primary outcome, a composite of major renal events, major macrovascular events and all-cause mortality during the subsequent follow-up from 24 months after randomisation. RESULTS: ) was significantly associated with the subsequent risk of the primary outcome (HR 1.30 [95% CI 1.17, 1.43]) compared with a stable change in eGFR (middle 50%, -1.63 to 0.33). An annual substantial increase in eGFR (highest 25%, >0.33) had no significant association with the risk of the primary outcome (HR 0.96 [95% CI 0.86, 1.07]). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: Our study supports the utility of eGFR slope in type 2 diabetes as a surrogate endpoint for renal outcomes, as well as a prognostic factor for identifying individuals at high risk of cardiovascular disease and all-cause mortality. TRIAL REGISTRY NUMBER: ClinicalTrials.gov registration no. NCT00145925 and no. NCT00949286.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».