Can the cardiovascular risk reductions observed with empagliflozin in the EMPA‐REG OUTCOME trial be explained by concomitant changes seen in conventional cardiovascular risk factor levels?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To perform post-hoc analyses of the EMPA-REG OUTCOME trial examining the degree to which empagliflozin-induced changes in conventional cardiovascular (CV) risk factors might explain the observed CV benefits. MATERIALS AND METHODS: We estimated 3-year EMPA-REG OUTCOME CV event rates using a type 2 diabetes-specific clinical outcomes simulation model applied to annual patient-level data. Variables included were atrial fibrillation, smoking, albuminuria, HDL cholesterol, LDL cholesterol, systolic blood pressure, glycated haemoglobin, heart rate, white cell count, haemoglobin, estimated glomerular filtration rate, and histories of ischaemic heart disease, heart failure, amputation, blindness, renal failure, stroke, myocardial infarction or diabetic ulcer. Multiple simulations were performed for each participant to minimize uncertainty and optimize confidence interval precision around CV risk point estimates. Observed and simulated cardiovascular relative risk reductions were compared. RESULTS: Model-predicted relative risk reductions were smaller than those observed in the trial, with empagliflozin-associated changes in conventional CV risk factor values appearing to explain only 12% of the observed relative risk reduction for all-cause death (4% of 32%), 7% for CV death (3% of 39%) and 15% for heart failure (4% of 29%). CONCLUSIONS: Empagliflozin-associated changes in conventional CV risk factors in EMPA-REG OUTCOME appear to explain only a small proportion of the CV and all-cause death reductions observed. Alternative risk-reduction mechanisms need to be explored to determine if the observed CV risk changes can be explained by other factors, or possibly by a direct drug-specific effect.
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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 | 0,037 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».