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Enregistrement W3032951899 · doi:10.1093/ndt/gfaa139.so086

SO086SNF472 CONSISTENTLY SLOWS PROGRESSION OF CORONARY CALCIFICATION IN PATIENTS ON HEMODIALYSIS: SUBGROUP ANALYSIS OF THE CALIPSO STUDY

2020· article· en· W3032951899 sur OpenAlexaff
Paolo Raggi, Antonio Bellasi, David A. Bushinsky, Jordi Bover, Mariano Rodríguez, Markus Ketteler, Smeeta Sinha, Rekha Garg, Claire Padgett, Joan Perelló, Alex Gold, Glenn M. Chertow

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboHemodialysisInternal medicinePopulationDialysisDiabetes mellitusRandomizationCoronary artery diseaseClinical endpointCoronary Calcium ScoreRandomized controlled trialUrologyCoronary artery calciumEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims In the CaLIPSO study, SNF472 significantly attenuated progression of coronary artery calcium (CAC) volume score compared with placebo. This pre-specified analysis examined the effect of SNF472 on CAC progression in key subgroups of patients in CaLIPSO. Method Patients with a CAC Agatston score of 100 to 3500 at baseline were randomized to SNF472 300 mg (n=92), SNF472 600 mg (n=91), or placebo (n=91), infused during hemodialysis (HD) thrice weekly for 52 weeks. Patients received standard of care therapy, including phosphate binders and calcimimetics as determined by investigator. The primary endpoint (change in log CAC volume score from baseline to week 52 in the combined dose groups vs placebo) was analyzed for patients who received SNF472 or placebo and had an evaluable CT scan post-randomization (modified ITT population). Sensitivity analysis was also performed for the per protocol population of patients that met entry criteria, received 80% of scheduled treatment, completed the study procedures, and had both a baseline and week 52 evaluable CT scan. The analysis plan pre-specified key subgroups: age, sex, diabetes, dialysis vintage, and arteriosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), as well as baseline use of non-calcium phosphate binders, calcium-based phosphate binders, calcimimetics, activated vitamin D, warfarin, or statins. Results Demographics and disease characteristics were similar across the treatment groups. Age (mean±SD) at baseline was 63.6±8.9 years and 39% of the patients were female; 62% had diabetes and 41% had prior ASCVD. Median dialysis vintage was 42.4 months; 33% had received hemodialysis for ≥5 years. Concomitant medications at baseline were: non-calcium phosphate binders, 62%; calcium-based phosphate binders, 28%; calcimimetics, 31%; activated vitamin D, 51%; warfarin, 8%; and statins, 64%. CAC volume progression was 11% for the combined dose groups and 20% for placebo (p=0.016). Treatment differences for CAC volume score progression from baseline to week 52 were similar across the subgroups (FIGURE). All interaction p-values were non-significant, and comparisons favored SNF472 vs placebo in each subgroup for both the modified ITT and per protocol population. Conclusion SNF472 treatment for 52 weeks attenuated CAC progression compared with placebo in all subgroups of the CaLIPSO study. These results support the potential benefit of SNF472 across a broad population of patients with cardiovascular calcification. Future studies are needed to determine the effects of SNF472 on cardiovascular events in patients receiving HD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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