1144-P: Patient Phenotypes and SGLT2 Inhibition in Type 2 Diabetes Mellitus: Insights from the EMPA-REG OUTCOME Trial
Notice bibliographique
Résumé
In EMPA-REG OUTCOME, empagliflozin (EMPA) reduced risk of cardiovascular (CV) death by 38% and hospitalization for heart failure (HHF) by 35% in patients with type 2 diabetes (T2D) and CV disease. We aimed to identify phenotypes of patients with different risk of outcomes and to explore treatment effects across these groups. Overall, 7020 patients were treated with EMPA 25, 10 mg or placebo (PBO). For this post-hoc analysis, patients were randomly separated into training (2/3) and validation sets (1/3 of patients). Latent class analysis identified 3 clusters using 6639 patients with complete data. The association of clusters to CV death and CV death/HHF, and treatment effect of EMPA vs. PBO across clusters was explored by Cox regression. Cluster 1 included younger patients with shorter T2D duration. Cluster 2 included more women with non-coronary atherosclerotic disease (CAD), and Cluster 3 older patients with advanced CAD. In the training set, risk of CV death varied across clusters (Cluster 2 vs. 1 HR 1.83 [95% CI 1.23, 2.71], Cluster 3 vs. 1 HR 1.86 [1.30, 2.67]) with similar pattern for CV death/HHF. Treatment effect of EMPA was consistent across clusters (Figure). Results were replicated in the validation set. We identified 3 phenotypes of patients with varying risk of outcomes. The consistent treatment effect across clusters reaffirms the robustness of CV death/HHF reduction with EMPA. Disclosure A. Sharma: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH, Roche Pharma. Research Support; Self; Bristol-Myers Squibb, Merck & Co., Inc. Speaker’s Bureau; Self; Novartis Pharmaceuticals Corporation. A. Ofstad: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. T. Ahmad: None. B. Zinman: Advisory Panel; Self; Abbott, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk Inc., Sanofi-Aventis. I. Zwiener: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. D.H. Fitchett: Consultant; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH. Speaker’s Bureau; Self; Lilly Diabetes. Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc. C. Wanner: Advisory Panel; Self; Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Mundipharma International. Consultant; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Sanofi Genzyme. Speaker’s Bureau; Self; AstraZeneca. Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. J.T. George: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. S. Hantel: Employee; Self; Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG. N. Desai: None. R.J. Mentz: Consultant; Self; Amgen, AstraZeneca, Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc., Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Sanofi. Research Support; Self; GlaxoSmithKline plc. Funding Boehringer Ingelheim and Eli Lilly and Company Diabetes Alliance
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».