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Enregistrement W3046216547 · doi:10.1186/s12933-020-01106-4

Effects of semaglutide on risk of cardiovascular events across a continuum of cardiovascular risk: combined post hoc analysis of the SUSTAIN and PIONEER trials

2020· article· en· W3046216547 sur OpenAlexaff
Mansoor Husain, Stephen C. Bain, Anders G. Holst, Thomas Mark, Søren Rasmussen, Ildiko Lingvay

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésSemaglutideMaceMedicinePlaceboMyocardial infarctionDulaglutideHazard ratioPost-hoc analysisInternal medicineLiraglutideLower riskType 2 diabetesDiabetes mellitusEndocrinologyConfidence intervalPercutaneous coronary intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Semaglutide is a glucagon-like peptide-1 (GLP-1) analog treatment for type 2 diabetes (T2D) available in subcutaneous (s.c.) and oral formulations. Two cardiovascular (CV) outcomes trials showed that in subjects with T2D at high risk of CV events there were fewer major adverse CV events (MACE; defined as CV death, non-fatal stroke, non-fatal myocardial infarction) with semaglutide than with placebo (hazard ratio [95% CI]: 0.74 [0.58;0.95] for once-weekly s.c. semaglutide and 0.79 [0.57;1.11] for once-daily oral semaglutide). However, there is little evidence for an effect of semaglutide on MACE in subjects not at high risk of CV events. This post hoc analysis examined CV effects of semaglutide in subjects across a continuum of baseline CV risk. METHODS: Data from the s.c. (SUSTAIN) and oral (PIONEER) semaglutide phase 3a clinical trial programs were combined according to randomized treatment (semaglutide or comparators) and analyzed to assess time to first MACE and its individual components. A CV risk model was developed with independent data from the LEADER trial (liraglutide vs placebo), considering baseline variables common to all datasets. Semaglutide data were analyzed to assess effects of treatment as a function of CV risk predicted using the CV risk prediction model. RESULTS: The CV risk prediction model performed satisfactorily when applied to the semaglutide data set (area under the curve: 0.77). There was a reduced relative and absolute risk of MACE for semaglutide vs comparators across the entire continuum of CV risk. While the relative risk reduction tended to be largest with low CV risk score, the largest absolute risk reduction was for intermediate to high CV risk score. Similar results were seen for relative risk reduction of the individual MACE components and also when only placebo comparator data were included. CONCLUSION: Semaglutide reduced the risk of MACE vs comparators across the continuum of baseline CV risk in a broad T2D population. Trial registrations ClinicalTrials.gov identifiers: NCT02054897, NCT01930188, NCT01885208, NCT02128932, NCT02305381, NCT01720446, NCT02207374, NCT02254291, NCT02906930, NCT02863328, NCT02607865, NCT02863419, NCT02827708, NCT02692716, NCT02849080, NCT03021187, NCT03018028, NCT03015220.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,018
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations59
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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