193Qualifying event proximity, cardiovascular risk, and benefit of empagliflozin in patients with type 2 diabetes and stable atherosclerosis in the EMPA-REG OUTCOME trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In type 2 diabetes, the temporal proximity of an atherosclerotic cardiovascular (CV) event can impact prognosis, but whether timing influences sodium glucose co-transporter 2 inhibitor effects is unknown. We explored the association of time from last qualifying CV event before randomisation (myocardial infarction [MI], stroke, coronary artery disease or peripheral arterial disease) with CV outcomes and benefit of empagliflozin (EMPA) in EMPA-REG OUTCOME. Methods Patients (pts) were randomised to EMPA 10 mg, 25 mg or placebo and followed for 3.1 years (median). Risk of major adverse CV events (3P MACE: CV death, MI, stroke), CV death or hospitalisation for heart failure (HHF) were evaluated using Cox regression in subgroups of ≤1/>1 year since last qualifying CV event. Qualifying event stratification was possible in 6796 (97%) pts. Results In the overall population, N=6796 (4547 EMPA and 2249 placebo pts), median (Q1, Q3) time from last CV event was 3.8 (1.5–7.6) years. Overall, 1214 (EMPA 841; placebo 373) and 5582 (EMPA 3706; placebo 1876) pts had a last qualifying CV event ≤1 and >1 year, respectively. Pts with more recent events had similar risk for CV outcomes compared with pts >1 year from qualifying event (Figure). Moreover, the benefit of EMPA on CV outcomes was consistent between pts enrolled ≤1 or >1 year from the qualifying CV event (all p-interaction >0.05; Figure). Conclusion Although most pts had a qualifying CV event >1 year before randomisation in EMPA-REG OUTCOME, the benefits of EMPA appear to extend to pts with more recent CV events. Acknowledgement/Funding Boehringer Ingelheim & Eli Lilly and Company Diabetes Alliance
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».