Association between uric acid levels and cardio‐renal outcomes and death in patients with type 2 diabetes: A subanalysis of EMPA‐REG OUTCOME
Notice bibliographique
Résumé
In the EMPA-REG OUTCOME trial, we explored the association between pre-randomization uric acid level tertile (<309.30 μmol/L; 309.30 to <387.21 μmol/L; ≥387.21 μmol/L) and cardiovascular (CV) death, hospitalization for heart failure (HHF), HHF or CV death, all-cause mortality, three-point major adverse CV events (MACE), and incident or worsening nephropathy. Patients with type 2 diabetes and CV disease received empagliflozin or placebo. The median baseline plasma uric acid level was 344.98 μmol/L, and patients' baseline characteristics were mainly balanced across tertiles. Baseline uric acid levels were associated with cardio-renal outcomes: in the placebo group, for the highest versus lowest tertile, the multivariable hazard ratios for three-point MACE, HHF or CV death, and incident or worsening nephropathy were 1.22 (95% confidence interval [CI] 0.89-1.67; P = 0.2088), 1.51 (95% CI 1.02-2.23; P = 0.0396) and 1.77 (95% CI 1.33-2.34; P < 0.0001), respectively. When tested as a continuous variable, baseline uric acid was associated with all outcomes in the placebo group. Empagliflozin improved all cardio-renal outcomes across tertiles, with all interaction P values >0.05. Further investigation of these relationships is required.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».