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Enregistrement W3101633024 · doi:10.2215/cjn.10140620

Effects of Canagliflozin in Patients with Baseline eGFR <30 ml/min per 1.73 m2

2020· article· en· W3101633024 sur OpenAlexaff
George L. Bakris, Megumi Oshima, Kenneth W. Mahaffey, Rajiv Agarwal, Christopher P. Cannon, George Capuano, David M. Charytan, Dick de Zeeuw, Robert Edwards, Tom Greene, Hiddo J.L. Heerspink, Adeera Levin, Bruce Neal, Richard Oh, Carol A. Pollock, Norman Rosenthal, David C. Wheeler, Hong Zhang, Bernard Zinman, Meg Jardine, Vlado Perkovic

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsJanssen Research and DevelopmentUniversity of ChicagoRelypsaBristol-Myers SquibbAkebia TherapeuticsMitsubishi Tanabe Pharma CorporationNovo NordiskEisaiUniversity of Chicago MedicinePfizerInnovent BiologicsAstraZenecaAmarin CorporationRegeneron PharmaceuticalsIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedAlnylam PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeGilead SciencesKowa CompanySanofiGlaxoSmithKlineAmgenCelgeneEli Lilly and Company
Mots-clésCanagliflozinMedicineRenal functionHazard ratioInternal medicineConfidence intervalPopulationEmpagliflozinUrologyDiabetes mellitusCreatininePlaceboAlbuminuriaType 2 diabetesGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objectives The Canagliflozin and Renal Events in Diabetes with Established Nephropathy Clinical Evaluation (CREDENCE) trial demonstrated that the sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor canagliflozin reduced the risk of kidney failure and cardiovascular events in participants with type 2 diabetes mellitus and CKD. Little is known about the use of SGLT2 inhibitors in patients with eGFR <30 ml/min per 1.73 m 2 . The participants in the CREDENCE study had type 2 diabetes mellitus, a urinary albumin-creatinine ratio >300–5000 mg/g, and an eGFR of 30 to <90 ml/min per 1.73 m 2 at screening. This post hoc analysis evaluated participants with eGFR <30 ml/min per 1.73 m 2 at randomization. Design, setting, participants, & measurements Effects of eGFR slope through week 130 were analyzed using a piecewise, linear, mixed-effects model. Efficacy was analyzed in the intention-to-treat population, on the basis of Cox proportional hazard models, and safety was analyzed in the on-treatment population. At randomization (an average of 29 days after screening), 174 of 4401 (4%) participants had an eGFR <30 ml/min per 1.73 m 2 (mean [SD] eGFR, 26 [3] ml/min per 1.73 m 2 ). Results From weeks 3 to 130, there was a 66% difference in the mean rate of eGFR decline with canagliflozin versus placebo (mean slopes, −1.30 versus −3.83 ml/min per 1.73 m 2 per year; difference, −2.54 ml/min per 1.73 m 2 per year; 95% confidence interval [CI], 0.90 to 4.17). Effects of canagliflozin on kidney, cardiovascular, and mortality outcomes were consistent for those with eGFR <30 and ≥30 ml/min per 1.73 m 2 (all P interaction >0.20). The estimate for kidney failure in participants with eGFR <30 ml/min per 1.73 m 2 (hazard ratio, 0.67; 95% CI, 0.35 to 1.27) was similar to those with eGFR ≥30 ml/min per 1.73 m 2 (hazard ratio, 0.70; 95% CI, 0.54 to 0.91; P interaction=0.80). There was no imbalance in the rate of kidney-related adverse events or AKI associated with canagliflozin between participants with eGFR <30 and ≥30 ml/min per 1.73 m 2 (all P interaction >0.12). Conclusions This post hoc analysis suggests canagliflozin slowed progression of kidney disease, without increasing AKI, even in participants with eGFR <30 ml/min per 1.73 m 2 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations136
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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