MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3100542962 · doi:10.1056/nejmoa2030183

Sotagliflozin in Patients with Diabetes and Recent Worsening Heart Failure

2020· article· en· W3100542962 sur OpenAlexaff
Deepak L. Bhatt, Michael Szarek, Philippe Gabríel Steg, Christopher P. Cannon, Lawrence A. Leiter, Darren K. McGuire, Julia B. Lewis, Matthew C. Riddle, Adriaan A. Voors, Marco Metra, Lars H. Lund, Michel Komajda, Jeffrey M. Testani, Christopher S. Wilcox, Piotr Ponikowski, Renato D. Lópes, Subodh Verma, Pablo Lapuerta, Bertram Pitt

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesRijksuniversiteit GroningenMassachusetts Medical SocietySanofi
Mots-clésHeart failureDiabetes mellitusMedicineIntensive care medicineCardiologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors reduce the risk of hospitalization for heart failure or death from cardiovascular causes among patients with stable heart failure. However, the safety and efficacy of SGLT2 inhibitors when initiated soon after an episode of decompensated heart failure are unknown. METHODS: We performed a multicenter, double-blind trial in which patients with type 2 diabetes mellitus who were recently hospitalized for worsening heart failure were randomly assigned to receive sotagliflozin or placebo. The primary end point was the total number of deaths from cardiovascular causes and hospitalizations and urgent visits for heart failure (first and subsequent events). The trial ended early because of loss of funding from the sponsor. RESULTS: A total of 1222 patients underwent randomization (608 to the sotagliflozin group and 614 to the placebo group) and were followed for a median of 9.0 months; the first dose of sotagliflozin or placebo was administered before discharge in 48.8% and a median of 2 days after discharge in 51.2%. Among these patients, 600 primary end-point events occurred (245 in the sotagliflozin group and 355 in the placebo group). The rate (the number of events per 100 patient-years) of primary end-point events was lower in the sotagliflozin group than in the placebo group (51.0 vs. 76.3; hazard ratio, 0.67; 95% confidence interval [CI], 0.52 to 0.85; P<0.001). The rate of death from cardiovascular causes was 10.6 in the sotagliflozin group and 12.5 in the placebo group (hazard ratio, 0.84; 95% CI, 0.58 to 1.22); the rate of death from any cause was 13.5 in the sotagliflozin group and 16.3 in the placebo group (hazard ratio, 0.82; 95% CI, 0.59 to 1.14). Diarrhea was more common with sotagliflozin than with placebo (6.1% vs. 3.4%), as was severe hypoglycemia (1.5% vs. 0.3%). The percentage of patients with hypotension was similar in the sotagliflozin group and the placebo group (6.0% and 4.6%, respectively), as was the percentage with acute kidney injury (4.1% and 4.4%, respectively). The benefits of sotagliflozin were consistent in the prespecified subgroups of patients stratified according to the timing of the first dose. CONCLUSIONS: In patients with diabetes and recent worsening heart failure, sotagliflozin therapy, initiated before or shortly after discharge, resulted in a significantly lower total number of deaths from cardiovascular causes and hospitalizations and urgent visits for heart failure than placebo. (Funded by Sanofi and Lexicon Pharmaceuticals; SOLOIST-WHF ClinicalTrials.gov number, NCT03521934.).

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,001
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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1 824
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew England Journal of MedicineMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207