Glomerular Filtration Rate and Associated Risks ofCardiovascular Events, Mortality, and Severe Hypoglycemia in Patients with Type 2 Diabetes:Secondary Analysis (DEVOTE 11)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The associations of chronic kidney disease (CKD) severity, cardiovascular disease (CVD), and insulin with the risks of major adverse cardiovascular events (MACE), mortality, and severe hypoglycemia in patients with type 2 diabetes (T2D) at high cardiovascular (CV) risk are not known. This secondary, pooled analysis of data from the DEVOTE trial examined whether baseline glomerular filtration rate (GFR) categories were associated with a higher risk of these outcomes. METHODS: DEVOTE was a treat-to-target, double-blind trial involving 7637 patients with T2D at high CV risk who were randomized to once-daily treatment with either insulin degludec (degludec) or insulin glargine 100 units/mL (glargine U100). Patients with estimated GFR data at baseline (n = 7522) were analyzed following stratification into four GFR categories. RESULTS: ), or both were at higher risk of MACE, CV death, and all-cause mortality. Only CKD was associated with a higher rate of severe hypoglycemia, and the risk of MACE was higher in patients with CVD than in those with CKD (P = 0.0003). There were no significant interactions between randomized treatment and GFR category. CONCLUSION: The risks of MACE, CV death, and all-cause mortality were higher with lower baseline GFR and with prior CVD, CKD, or both. The relative effects of degludec versus glargine U100 on outcomes were consistent across baseline GFR categories, suggesting that the lower rate of severe hypoglycemia associated with degludec use versus glargine U100 use was independent of baseline GFR category. FUNDING: Novo Nordisk.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».