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Enregistrement W3004319546 · doi:10.1161/circulationaha.119.044183

Effect of Dapagliflozin on Atrial Fibrillation in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus

2020· article· en· W3004319546 sur OpenAlexaff
Thomas A. Zelniker, Marc P. Bonaca, Remo H.M. Furtado, Ofri Mosenzon, Julia Kuder, Sabina A. Murphy, Deepak L. Bhatt, Lawrence A. Leiter, Darren K. McGuire, John Wilding, Andrzej Budaj, Róbert Gábor Kiss, Francisco Padilla, Ingrid Gause‐Nilsson, Anna Maria Langkilde, Itamar Raz, Marc S. Sabatine, Stephen D. Wiviott

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHarvard UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftAstraZeneca
Mots-clésDapagliflozinMedicineAtrial fibrillationInternal medicineCardiologyType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusMyocardial infarctionHeart failureHazard ratioType 2 diabetesAtrial flutterEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Atrial fibrillation (AF) and atrial flutter (AFL) are associated with both diabetes mellitus and its related comorbidities, including hypertension, obesity, and heart failure (HF). SGLT2 (sodium-glucose cotransporter 2) inhibitors have been shown to lower blood pressure, reduce weight, have salutary effects on left ventricular remodeling, and reduce hospitalization for HF and cardiovascular death in patients with type 2 diabetes mellitus. We therefore investigated whether SGLT2 inhibitors could also reduce the risk of AF/AFL. Methods: DECLARE-TIMI 58 (Dapagliflozin Effect on Cardiovascular Events–Thrombolysis in Myocardial Infarction 58) studied the efficacy and safety of the SGLT2 inhibitor dapagliflozin versus placebo in 17 160 patients with type 2 diabetes mellitus and either multiple risk factors for atherosclerotic cardiovascular disease (n=10 186) or known atherosclerotic cardiovascular disease (n=6974). We explored the effect of dapagliflozin on the first and total number of AF/AFL events in patients with (n=1116) and without prevalent AF/AFL using Cox and negative binomial models, respectively. AF/AFL events were identified by search of the safety database using MedDRA preferred terms (“atrial fibrillation,” “atrial flutter”). Results: Dapagliflozin reduced the risk of AF/AFL events by 19% (264 versus 325 events; 7.8 versus 9.6 events per 1000 patient-years; hazard ratio [HR], 0.81 [95% CI, 0.68–0.95]; P =0.009). The reduction in AF/AFL events was consistent regardless of presence or absence of a history of AF/AFL at baseline (previous AF/AFL: HR, 0.79 [95% CI, 0.58–1.09]; no AF/AFL: HR, 0.81 [95% CI, 0.67–0.98]; P for interaction 0.89). Similarly, presence of atherosclerotic cardiovascular disease (HR, 0.83 [95% CI, 0.66–1.04]) versus multiple risk factors (HR, 0.78 [95% CI, 0.62–0.99]; P for interaction 0.72) or a history of HF (HF: HR, 0.78 [95% CI, 0.55–1.11]; No HF: HR, 0.81 [95% CI, 0.68–0.97]; P for interaction 0.88) did not modify the reduction in AF/AFL events observed with dapagliflozin. Moreover, there was no effect modification by sex, history of ischemic stroke, glycated hemoglobin A 1c , body mass index, blood pressure, or estimated glomerular filtration rate (all P for interaction >0.20). Dapagliflozin also reduced the total number (first and recurrent) of AF/AFL events (337 versus 432; incidence rate ratio, 0.77 [95% CI, 0.64–0.92]; P =0.005). Conclusions: Dapagliflozin decreased the incidence of reported episodes of AF/AFL adverse events in high-risk patients with type 2 diabetes mellitus. This effect was consistent regardless of the patient’s previous history of AF, atherosclerotic cardiovascular disease, or HF. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT01730534.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations452
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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