130-OR: Effects of Intensive Risk Factor Management on Cardiovascular Autonomic Neuropathy in Type 2 Diabetes: Findings from the ACCORD Trial
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular autonomic neuropathy (CAN) is a common complication that independently predicts cardiovascular (CV) morbidity and mortality in persons with type 2 diabetes (T2D). The effect of preventive interventions on CAN remains unclear. We examined the effects of intensively targeting hyperglycemia, hypertension, and dyslipidemia on CAN, in persons with T2D and high CV risk from the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD) trial. CAN was defined as heart rate variability indices below the 5th percentile of the normal distribution (standard deviation of all normal-to-normal R-R intervals [SDNN] <8.2 ms and root mean square of successive differences between normal-to-normal R-R intervals [rMSSD] <8.0 ms). Among 10,251 ACCORD participants, 71% (n=7,275) had valid CAN measures at study entry and at least once during follow-up. As compared to standard treatment, intensive glycemic control had a protective effect on CAN (OR=0.83, 95% CI 0.74 - 0.93, p=0.002), especially in persons with no CVD history (OR= 0.72, 0.62 - 0.83, p<0.0001). Intensive BP therapy also decreased the odds of CAN (OR=0.82, 0.72 - 0.94, p=0.01), especially in persons with positive CVD history (OR=0.71, 0.53 - 0.96, p=0.03). Fenofibrate did not have a significant impact on the dichotomous CAN outcome (OR=0.91, 0.77 - 1.06, p=0.22), but showed a significant benefit on continuous CAN outcomes SDNN (β=1.04, 1.01 - 1.08, p=0.02) and rMSSD (β=1.06, 1.02 - 1.10, p=0.003). No significant interactions were observed between treatments. This study is, to our knowledge, the first to demonstrate a clear benefit of intensive glycemic and BP control, and fenofibrate therapy on CAN in a large T2D cohort and high CV risk. The finding of possible heterogeneity in the benefit of these interventions on CAN across clinical strata suggests personalization of these treatments as a path forward to optimize their use. Disclosure Y. Tang: None. H. Shah: None. C. Bueno Junior: None. X. Sun: None. J. Mitri: Consultant; Spouse/Partner; Janssen Pharmaceuticals, Inc., kymera. Consultant; Self; national dairy council/local dairy council. Research Support; Spouse/Partner; AbbVie Inc., beigene, Janssen Pharmaceuticals, Inc. Research Support; Self; Kowa Pharmaceuticals America, Inc., national dairy council. Research Support; Spouse/Partner; pharma cyclic, TG therapeutics. M. Sambataro: None. L. Sambado: None. H.C. Gerstein: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Consultant; Self; Kowa Pharmaceuticals America, Inc. Research Support; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Other Relationship; Self; Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Eli Lilly and Company, Sanofi. V. Fonseca: Consultant; Self; Abbott, Asahi Kasei Corporation, AstraZeneca, Bayer Inc., Novo Nordisk Inc., Sanofi. Research Support; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. Stock/Shareholder; Self; Amgen, Bravo4health. A. Doria: Research Support; Self; Sanofi. R. Pop-Busui: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc. Consultant; Self; Bayer Healthcare Pharmaceuticals Inc., Novo Nordisk Inc. Research Support; Self; AstraZeneca. Other Relationship; Self; American Diabetes Association. Funding National Institutes of Health (N01HC95178, N01HC95179, N01HC95180, N01HC95181, N01HC95182, N01HC95183, N01HC95184, IAAY1HC-9035, IAAY1HC1010)
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».