Abstract 14960: Empagliflozin Reduces the Total Burden of Cardiovascular Events Including Recurrent Events in the EMPA-REG OUTCOME Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In EMPA-REG OUTCOME, empagliflozin (EMPA) reduced the risk of major adverse cardiovascular (CV) events (MACE), CV mortality and hospitalization for heart failure (HHF) in analyses of first events in patients with type 2 diabetes (T2D) and atherosclerotic CV disease (ASCVD). We assessed the effect of EMPA on the total burden of CV events. Methods: Patients were randomized to EMPA 10 mg, EMPA 25 mg, or placebo. We assessed the effects of EMPA pooled vs placebo on any (first plus recurrent) adjudicated CV event (composite of myocardial infarction (MI), stroke, coronary revascularization (CR), hospitalization for unstable angina, transient ischemic attack, HHF, and CV death) using a negative binomial model. Results: Among 7,020 treated patients (mean [SD] age 63 [9] years), there were 2,142 total adjudicated CV events, most frequently CR (585), MI (421), and HHF (321). EMPA reduced the risk of total adjudicated CV events by 24% vs placebo (event rate ratio (95% CI): 0.76 (0.67, 0.87), p<0.0001) (Figure). Risk reductions were driven predominantly by reductions in HHF (0.58 (0.42, 0.81), p=0.0012), MI (0.79 (0.620, 0.998), p=0.0486), and CV death (0.62 (0.49, 0.77), p<0.0001). The estimated number of total CV events prevented with EMPA was 414.4, and the number of patients needed to treat over 3 years to prevent one event was 10.2 (6.6, 22.7). Conclusions: EMPA produced a sizeable risk reduction in the total burden of any adjudicated CV outcome, including HHF, MI and CV death, in patients with T2D and ASCVD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».