P6270Empagliflozin reduces the total burden of first and recurrent hospitalisations in patients with type 2 diabetes and established cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims The EMPA-REG OUTCOME trial included patients with type 2 diabetes (T2D) and established atherosclerotic cardiovascular (CV) disease. Empagliflozin reduced the risk of 3-point major adverse CV events (MACE; composite of CV death, myocardial infarction [MI], or stroke) by 14%, CV death by 38% and hospitalisation for heart failure (HF) by 35% vs placebo in analyses of time to first event. We assessed the effect of empagliflozin on all-cause hospitalisation in post-hoc analyses of all (first and recurrent) events. Materials and methods Patients were randomised to receive empagliflozin 10 mg, empagliflozin 25 mg, or placebo in addition to standard of care. We assessed the effects of empagliflozin pooled vs placebo on first event of all-cause hospitalisation using Cox regression and all (first and recurrent) events of all-cause hospitalisation using a negative binomial model. Results A total of 7020 patients were treated (4687 empagliflozin; 2333 placebo, mean [SD] age 63 [9] years, 71% male, 47% with history of MI, 23% with history of stroke, 10% with HF). In this analysis, 1725/4687 (36.8%) empagliflozin patients and 925/2333 (39.6%) placebo patients experienced an event leading to hospitalisation. The adjusted hazard ratio (HR; 95% CI) vs placebo for first all-cause hospitalisation using the Cox regression model was 0.89 (0.82, 0.96; p=0.0033; Figure); In analyses of all (first and recurrent) hospitalisation events, there were 3168 events in the empagliflozin group and 1863 in the placebo group. The adjusted event rate ratio (95% CI) vs placebo was 0.83 (0.76, 0.91; p<0.0001; Figure). Conclusion In the EMPA-REG OUTCOME trial, risk reductions with empagliflozin were seen in both first and all hospitalisation events and were numerically more favourable in analyses of all events vs analyses of first events. These analyses expand on the favourable CV effects of empagliflozin by also showing a reduction in the total burden of hospitalisation events in patients with T2D and established CV disease. 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».