SGLT2 inhibitors for the prevention of kidney failure in patients with type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The effects of sodium-glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitors on kidney failure, particularly the need for dialysis or transplantation or death due to kidney disease, is uncertain. Additionally, previous studies have been underpowered to robustly assess heterogeneity of effects on kidney outcomes by different levels of estimated glomerular filtration rate (eGFR) and albuminuria. We aimed to do a systematic review and meta-analysis to assess the effects of SGLT2 inhibitors on major kidney outcomes in patients with type 2 diabetes and to determine the consistency of effect size across trials and different levels of eGFR and albuminuria. Methods We did a systematic review and meta-analysis of randomised, controlled, cardiovascular or kidney outcome trials of SGLT2 inhibitors that reported effects on major kidney outcomes in people with type 2 diabetes. We searched MEDLINE and Embase from database inception to June 14, 2019, to identify eligible trials. The primary outcome was a composite of dialysis, transplantation, or death due to kidney disease. We used random-effects models to obtain summary relative risks (RRs) with 95% CIs and random-effects meta-regression to explore effect modification by subgroups of baseline eGFR, albuminuria, and use of renin–angiotensin system (RAS) blockade. This review is registered with PROSPERO (CRD42019131774). Findings From 2085 records identified, four studies met our inclusion criteria, assessing three SGLT2 inhibitors: empagliflozin (EMPA-REG OUTCOME), canagliflozin (CANVAS Program and CREDENCE), and dapagliflozin (DECLARE–TIMI 58). From a total of 38 723 participants, 252 required dialysis or transplantation or died of kidney disease, 335 developed end-stage kidney disease, and 943 had acute kidney injury. SGLT2 inhibitors substantially reduced the risk of dialysis, transplantation, or death due to kidney disease (RR 0·67, 95% CI 0·52–0·86, p=0·0019), an effect consistent across studies ( I 2 =0%, p heterogeneity =0·53). SGLT2 inhibitors also reduced end-stage kidney disease (0·65, 0·53–0·81, p<0·0001), and acute kidney injury (0·75, 0·66–0·85, p<0·0001), with consistent benefits across studies. Although we identified some evidence that the proportional effect of SGLT2 inhibitors might attenuate with declining kidney function (p trend =0·073), there was clear, separate evidence of benefit for all eGFR subgroups, including for participants with a baseline eGFR 30–45 mL/min per 1·73 m 2 (RR 0·70, 95% CI 0·54–0·91, p=0·0080). Renoprotection was also consistent across studies irrespective of baseline albuminuria (p trend =0·66) and use of RAS blockade (p heterogeneity =0·31). Interpretation SGLT2 inhibitors reduced the risk of dialysis, transplantation, or death due to kidney disease in individuals with type 2 diabetes and provided protection against acute kidney injury. These data provide substantive evidence supporting the use of SGLT2 inhibitors to prevent major kidney outcomes in people with type 2 diabetes. Funding 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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».