Design and Baseline Characteristics of the Finerenone in Reducing Kidney Failure and Disease Progression in Diabetic Kidney Disease Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among diabetics, those with kidney disease have exceptionally high rates of cardiovascular (CV) morbidity and mortality, and progression of their underlying disease. Finerenone is a novel, non-steroidal, selective mineralocorticoid-receptor antagonist which has shown to reduce albuminuria in type 2 diabetes (T2D) patients with chronic kidney disease (CKD), while revealing only a low risk of hyperkalemia. However, the effect of finerenone on renal and CV outcomes has not been investigated in long-term trials yet. METHODS: The Finerenone in Reducing Kidney Failure and Disease Progression in Diabetic Kidney Disease -(FIDELIO-DKD) trial aims to assess the efficacy and safety of finerenone compared to placebo at reducing clinically important renal and CV outcomes in T2D patients with CKD. FIDELIO-DKD is a randomized, double-blind, placebo-controlled, parallel-group, event-driven trial running in 47 countries with an expected duration of approximately 5.5 years. FIDELIO-DKD randomized 5,734 patients with an estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥25-<75 mL/min/1.73 m2 and albuminuria (urinary albumin-to-creatinine ratio ≥30-≤5,000 mg/g). The study has at least 90% power to detect a 20% reduction in the risk of primary outcome (overall two-sided significance level α = 0.05), the composite of time to first occurrence of kidney failure, a sustained decrease of eGFR ≥40% from baseline over at least 4 weeks, or renal death. CONCLUSION: FIDELIO-DKD will determine whether an optimally treated cohort of T2D patients with CKD at high risk of renal and CV events will experience cardiorenal benefits with the addition of finerenone to their treatment regimen.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle