Consistent effects of empagliflozin on cardiovascular and kidney outcomes irrespective of diabetic kidney disease categories: Insights from the <scp>EMPA‐REG OUTCOME</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the cardiovascular (CV) and kidney effects of empagliflozin in patients with different clinical phenotypes of diabetic kidney disease (DKD) (i.e. with the presence or absence of overt albuminuria) participating in the EMPA-REG OUTCOME trial. MATERIALS AND METHODS: without overt albuminuria; n = 4893). Analyses included CV (death, hospitalization for heart failure, all-cause hospitalization) and selected kidney outcomes, change in eGFR and kidney safety. Cox proportional hazards models assessed the consistency of treatment effect across subgroups. RESULTS: Empagliflozin significantly reduced the risk of CV and kidney outcomes across all subgroups (P-values for interaction >.05), consistent with the overall trial population findings. Empagliflozin also significantly reduced the yearly loss of eGFR, assessed by chronic slopes, in all subgroups. The adverse event profile of empagliflozin was similar across all subgroups. CONCLUSIONS: Empagliflozin may improve CV and kidney outcomes and slow the progression of kidney disease in type 2 diabetes patients with DKD, irrespective of its clinical form, both with or without the presence of overt albuminuria.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».