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Enregistrement W3009384140 · doi:10.2337/dc19-2204

Dalcetrapib Reduces Risk of New-Onset Diabetes in Patients With Coronary Heart Disease

2020· article· en· W3009384140 sur OpenAlexaff
Gregory G. Schwartz, Lawrence A. Leiter, Christie M. Ballantyne, Philip J. Barter, Donald M. Black, David Kallend, Fouzia Laghrissi‐Thode, Eran Leitersdorf, John J.V. McMurray, Stephen J. Nicholls, Anders Olsson, David Preiss, Prediman K. Shah, Jean‐Claude Tardif, John Kittelson

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversity of TorontoUniversité de MontréalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBritish Heart FoundationF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusInternal medicineAcute coronary syndromeType 2 diabetesPlaceboHazard ratioAdverse effectMyocardial infarctionEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Incident type 2 diabetes is common among patients with recent acute coronary syndrome and is associated with an adverse prognosis. Some data suggest that cholesteryl ester transfer protein (CETP) inhibitors reduce incident type 2 diabetes. We compared the effect of treatment with the CETP inhibitor dalcetrapib or placebo on incident diabetes in patients with recent acute coronary syndrome. RESEARCH DESIGN AND METHODS In the dal-OUTCOMES trial, 15,871 patients were randomly assigned to treatment with dalcetrapib 600 mg daily or placebo, beginning 4–12 weeks after an acute coronary syndrome. Absence of diabetes at baseline was based on medical history, no use of antihyperglycemic medication, and hemoglobin A1c and serum glucose levels below diagnostic thresholds. Among these patients, incident diabetes after randomization was defined by any diabetes-related adverse event, new use of antihyperglycemic medication, hemoglobin A1c ≥6.5%, or a combination of at least two measurements of serum glucose ≥7.0 mmol/L (fasting) or ≥11.1 mmol/L (random). RESULTS At baseline, 10,645 patients (67% of the trial cohort) did not have diabetes. During a median follow-up of 30 months, incident diabetes was identified in 403 of 5,326 patients (7.6%) assigned to dalcetrapib and in 516 of 5,319 (9.7%) assigned to placebo, corresponding to absolute risk reduction of 2.1%, hazard ratio of 0.77 (95% CI 0.68–0.88; P < 0.001), and a need to treat 40 patients for 3 years to prevent 1 incident case of diabetes. Considering only those with prediabetes at baseline, the number needed to treat for 3 years to prevent 1 incident case of diabetes was 25. Dalcetrapib also decreased the number of patients who progressed from normoglycemia to prediabetes and increased the number who regressed from diabetes to no diabetes. CONCLUSIONS In patients with a recent acute coronary syndrome, incident diabetes is common and is reduced substantially by treatment with dalcetrapib.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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