403-P: Impact of Diabetes-Related Factors and Background Antihyperglycemic Therapy on the Efficacy and Safety of Ticagrelor Added to Aspirin: Insights from the THEMIS Trial
Notice bibliographique
Résumé
In the THEMIS trial of 19,220 patients with stable CAD and T2DM without prior MI or stroke followed for a median of 39.9 months, ticagrelor plus aspirin (ASA) lowered ischemic CV events but increased major bleeding events compared with placebo plus ASA, with a more favorable net clinical benefit in those with prior PCI. We now report the efficacy and safety by diabetes-related factors and background antihyperglycemic therapy. While the incidence of the primary efficacy outcome (CV death, MI, stroke; MACE) event rates (overall 8.1%) was higher with increasing diabetes duration (11.1% >20 years vs. 6.7% ≤5 years) and A1c (11.8% >10% vs. 6.4% ≤6%), the relative benefits of ticagrelor on MACE reduction (overall HR 0.90; p=0.04) did not differ across these various subgroups (p-values for interaction=0.83 and 0.16, respectively). In contrast, the primary safety outcome (TIMI major bleeding) event rate (overall 1.6%) did not vary by diabetes duration or A1c and was similarly increased by ticagrelor in all of these subgroups (overall HR=2.32 [1.82,2.94]; p<0.01). The impact of diabetes duration and A1c were similar in the prior PCI subgroup. Regardless of treatment assignment, patients treated with insulin vs. not had a higher risk for MACE (HR=1.65 [1.49, 1.83]; p<0.01) with no difference in major bleeding (HR=0.92 [0.71, 1.19]; p=0.52), while those treated with sulfonylurea vs. not had no difference in risk for MACE (HR=1.00 [0.91,1.11]; p=0.93) or major bleeding (HR=1.12 [0.89,1.41]; p=0.34) endpoints. The efficacy and safety of ticagrelor did not differ based on background antihyperglycemic therapy. These data suggest that, in general, the relative benefits and risks of ticagrelor added to aspirin are consistent regardless of T2DM duration, A1c, or background antihyperglycemic therapy. NCT01991795. Disclosure L.A. Leiter: Advisory Panel; Self; Abbott, Amgen, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, HLS Therapeutics, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi, Servier. Research Support; Self; Amgen, AstraZeneca, Kowa Pharmaceuticals America, Inc., Medicines Company. Speaker’s Bureau; Self; Amgen, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, HLS Therapeutics, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medscape, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi, Servier. D.L. Bhatt: Research Support; Self; Abbott, Afimmune, Amarin Corporation, Amgen, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Cardax, Chiesi USA, Inc., CSL Behring, Ferring Pharmaceuticals, Fractyl Laboratories, Inc., Idorsia, Ironwood Pharmaceuticals, Ischemix, Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Lilly Diabetes, Medtronic, Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc., PLx Pharma Inc., Regeneron Pharmaceuticals, Roche Pharma, Sanofi-Aventis, Synaptic. D.K. McGuire: Consultant; Self; Afimmune, Applied Therapeutics, Merck Sharp & Dohme Corp., Metavant. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eisai Co., Ltd., Eli Lilly and Company, Esperion Therapeutics, Inc., GlaxoSmithKline plc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Pfizer Inc., Sanofi-Aventis. K. Fox: Other Relationship; Self; AstraZeneca, Servier. T. Simon: Advisory Panel; Self; Novartis Pharmaceuticals Corporation, Servier. Board Member; Self; AstraZeneca, Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc. Consultant; Self; Air Liquide, Sanofi. S. Mehta: Research Support; Self; AstraZeneca. E. Lev: None. R.G. Kiss: Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca, Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc., Boehringer Ingelheim International GmbH, Merck Sharp & Dohme Corp., Pfizer Inc. A.J. Dalby: None. H. Bueno: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Bayer AG, Novartis AG. Consultant; Self; Amgen, Bristol-Myers Squibb, Pfizer Inc. Research Support; Self; AstraZeneca, Novartis AG. W. Ridderstråle: Employee; Self; AstraZeneca. A. Himmelmann: Employee; Self; AstraZeneca. J. Prats: Other Relationship; Self; AstraZeneca. Y. Liu: None. J.J. Lee: None. J. Amerena: None. M.N. Kosiborod: Consultant; Self; Amarin Corporation, Amgen, Applied Therapeutics, AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Eisai Inc., Eli Lilly and Company, GlaxoSmithKline plc., Glytec, Intarcia Therapeutics, Janssen Scientific Affairs, LLC., Merck & Co., Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Novo Nordisk Inc., Sanofi US, Vifor Pharma Group. Research Support; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. P.G. Steg: Consultant; Self; Amgen, AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bristol-Myers Squibb, Idorsia, Mylan, Novartis AG, Pfizer Inc., Sanofi, Servier. Research Support; Self; Amarin Corporation. Speaker’s Bureau; Self; Novo Nordisk A/S.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».