131-LB: Empagliflozin Reduces the Total Burden of All-Cause Hospitalizations (ACH) and Mortality in EMPA-REG Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Aims: In EMPA-REG OUTCOME, empagliflozin (EMPA) reduced hospitalization for heart failure risk and cardiovascular (CV) mortality in patients (pts) with type 2 diabetes (T2D) and established atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). We assessed the effect of EMPA on total (first and recurrent) events of ACH and all-cause mortality (ACM). Methods: Pts were randomized to EMPA 10 mg, EMPA 25 mg, or placebo (PBO). We assessed the effect of EMPA pooled vs. PBO on total events of a composite of ACH or ACM using a negative binomial model. Results: Among 7,020 pts (mean [SD] age 63 [9] years), there were 5,399 total events of ACH and ACM. The most frequent hospitalizations were cardiac disorders (1,339), infections and infestations (841), and nervous system disorders (511); ACM: n=463. EMPA reduced the risk of total events of ACH or ACM by 19% vs. PBO (event rate ratio (95% CI): 0.81 (0.74, 0.89), p<0.0001) (Figure); ACH alone 0.83 (0.76, 0.91), ACM alone 0.69 (0.57, 0.83). Across most hospitalization categories, a numerically smaller proportion of pts experienced events with EMPA vs. PBO. The estimated number of total ACH or ACM events prevented with EMPA was 793.3; number of pts needed to treat (NNT) over 3 years to prevent one event was 5.4 (3.8, 9.3). Conclusion: EMPA reduced risk of the total burden of ACH and mortality in pts with T2D and ASCVD, with a clinically relevant number of events prevented and a low NNT. Disclosure S.E. Inzucchi: Advisory Panel; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Consultant; Self; Abbott, Merck & Co., Inc., vTv Therapeutics. 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. 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. D.H. Fitchett: Consultant; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH. Speaker’s Bureau; Self; Lilly Diabetes. Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc. S. Anker: Research Support; Self; Abbott Laboratories, Vifor Pharma Group. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Cardiac Dimension, Impulse Dynamics, Novartis AG, Respicardia, St. Jude Medical, Vifor Pharma Group. S. Pocock: Consultant; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. S. Kaspers: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. J.T. George: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. O. Johansen: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. W. Jamal: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. S. Hantel: Employee; Self; Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG. S.S. Lund: Employee; Self; Boehringer Ingelheim International GmbH. Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. Other Relationship; Self; Investment funds. Funding Boehringer Ingelheim & 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».