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Enregistrement W3092434593 · doi:10.1161/circulationaha.120.050255

Efficacy of Ertugliflozin on Heart Failure–Related Events in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus and Established Atherosclerotic Cardiovascular Disease

2020· article· en· W3092434593 sur OpenAlexaff
Francesco Cosentino, Christopher P. Cannon, David Z.I. Cherney, Urszula Masiukiewicz, Richard E. Pratley, Sam Dagogo‐Jack, Robert Frederich, B Charbonnel, James P. Mancuso, Weichung Shih, Steven G. Terra, Nilo B. Cater, Ira Gantz, Darren K. McGuire

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineHazard ratioPlaceboInternal medicineHeart failureEjection fractionDiabetes mellitusProportional hazards modelType 2 Diabetes MellitusDapagliflozinCardiologyGastroenterologyConfidence intervalEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In patients with type 2 diabetes mellitus, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors reduce the risk of hospitalization for heart failure (HHF). We assessed the effect of ertugliflozin on HHF and related outcomes. Methods: VERTIS CV (Evaluation of Ertugliflozin Efficacy and Safety Cardiovascular Outcomes Trial), a double-blind, placebo-controlled trial, randomly assigned patients with type 2 diabetes mellitus and atherosclerotic cardiovascular (CV) disease to once-daily ertugliflozin 5 mg, 15 mg, or placebo. Prespecified secondary analyses compared ertugliflozin (pooled doses) versus placebo on time to first event of HHF and composite of HHF/CV death, overall and stratified by prespecified characteristics. Cox proportional hazards modeling was used with the Fine and Gray method to account for competing mortality risk, and Andersen-Gill modeling to analyze total (first+recurrent) HHF and total HHF/CV death events. Results: A total of 8246 patients were randomly assigned to ertugliflozin (n=5499) or placebo (n=2747); n=1958 (23.7%) had a history of heart failure (HF) and n=5006 (60.7%) had pretrial ejection fraction (EF) available, including n=959 with EF ≤45%. Ertugliflozin did not significantly reduce first HHF/CV death (hazard ratio [HR], 0.88 [95% CI, 0.75–1.03]). Overall, ertugliflozin reduced risk for first HHF (HR, 0.70 [95% CI, 0.54–0.90]; P =0.006). Previous HF did not modify this effect (HF: HR, 0.63 [95% CI, 0.44–0.90]; no HF: HR, 0.79 [95% CI, 0.54–1.15]; P interaction=0.40). In patients with HF, the risk reduction for first HHF was similar for those with reduced EF ≤45% versus preserved EF >45% or unknown. However, in the overall population, the risk reduction tended to be greater for those with EF ≤45% (HR, 0.48 [95% CI, 0.30–0.76]) versus EF >45% (HR, 0.86 [95% CI, 0.58–1.29]). Effect on risk for first HHF was consistent across most subgroups, but greater benefit of ertugliflozin was observed in 3 populations: baseline estimated glomerular filtration rate <60 mL·min –1 ·1.73 m –2 , albuminuria, and diuretic use (each P interaction <0.05). Ertugliflozin reduced total events of HHF (rate ratio, 0.70 [95% CI, 0.56–0.87]) and total HHF/CV death (rate ratio, 0.83 [95% CI, 0.72–0.96]). Conclusions: In patients with type 2 diabetes mellitus, ertugliflozin reduced the risk for first and total HHF and total HHF/CV death, adding further support for the use of sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors in primary and secondary prevention of HHF. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT01986881.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations241
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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