Impact of Cardio-Renal-Metabolic Comorbidities on Cardiovascular Outcomes and Mortality in Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated the incremental contribution of chronic kidney disease (CKD) to the risk of major adverse cardiovascular (CV) events (MACE), heart failure (HF), and all-cause mortality (ACM) in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients and its importance relative to the presence of other cardio-renal-metabolic (CaReMe) comorbidities. METHODS: Patients (≥40 years) were identified at the time of T2DM diagnosis from US (Humedica/Optum) and UK (Clinical Practice Research Datalink) databases. Patients were monitored post-diagnosis for modified MACE (myocardial infarction, stroke, ACM), HF, and ACM. Adjusted hazard ratios were obtained using Cox proportional-hazards regression to evaluate the relative risk of modified MACE, HF, and ACM due to CKD. Patients were stratified by the presence or absence of atherosclerotic CV disease (ASCVD) and age. RESULTS: Between 2011 and 2015, of 227,224 patients identified with incident T2DM, 40,063 (17.64%) had CKD. Regardless of prior ASCVD, CKD was associated with higher risk of modified MACE, HF, and ACM; this excess hazard was more pronounced in older patients with prior ASCVD. In time-to-event analyses in the overall cohort, patients with T2DM + CKD or T2DM + CKD + hypertension + hyperlipidemia had increased risks for modified MACE, HF, and ACM versus patients with T2DM and no CaReMe comorbidities. Patients with CKD had higher risks for and shorter times to modified MACE, HF, and ACM than those without CKD. CONCLUSION: In T2DM patients, CKD presence was associated with higher risk of modified MACE, HF, and ACM. This may have risk-stratification implications for T2DM patients based on background CKD and highlights the potential importance of novel renoprotective strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».