Semaglutide (SUSTAIN and PIONEER) reduces cardiovascular events in type 2 diabetes across varying cardiovascular risk
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the effects of semaglutide versus comparators on major adverse cardiovascular events (MACE: cardiovascular [CV] death, nonfatal myocardial infarction [MI] and nonfatal stroke) and hospitalization for heart failure (HF) in the SUSTAIN (subcutaneous semaglutide) and PIONEER (oral semaglutide) trials across subgroups of varying CV risk. METHODS: Post hoc analyses of individual patient-level data combined from SUSTAIN 6 and PIONEER 6 were performed to assess MACE and HF. MACE were analysed in subjects with and without: established CV disease and/or chronic kidney disease; prior MI or stroke; and prior HF. MACE in the SUSTAIN and PIONEER glycaemic efficacy trials were also assessed. RESULTS: In SUSTAIN 6 and PIONEER 6 combined, the hazard ratio (HR) for effect of semaglutide versus placebo on overall MACE was 0.76 (95% CI 0.62, 0.92), which was mainly driven by the effect on nonfatal stroke (HR 0.65 [95% CI 0.43, 0.97]). The HR for hospitalization for HF was 1.03 (95% CI 0.75, 1.40). The HRs for MACE were <1.0 in all subgroups, except for those with prior HF (HR 1.06 [95% CI 0.72, 1.57]); P-values for interaction of subgroup on treatment effect were >0.05, except for HF (0.046). In the combined glycaemic efficacy trials, the HR for effect of semaglutide versus comparators on MACE was 0.85 (95% CI 0.55, 1.33). CONCLUSIONS: In SUSTAIN and PIONEER combined, glucagon-like peptide-1 analogue semaglutide showed consistent effects on MACE versus comparators across varying CV risk. No effect of semaglutide on MACE was observed in subjects with prior HF.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».