Abstract 14959: Effect of Empagliflozin on Total Events of Myocardial Infarctions by Subtype in the EMPA-REG OUTCOME Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In EMPA-REG OUTCOME®, the sodium-glucose transporter inhibitor, empagliflozin (EMPA), reduced the risk of first cardiovascular (CV) events primarily CV mortality and hospitalization for heart failure in patients with type 2 diabetes (T2D) and established atherosclerotic cardiovascular disease. In analyses including total events, EMPA also reduced the risk of myocardial infarction (MI). Here we report the effects of EMPA on the total number of MIs by subtype. Methods: Patients were randomized to receive EMPA 10 mg, EMPA 25 mg, or placebo. We assessed the effect of pooled EMPA versus placebo on total (first plus recurrent) events of fatal and non-fatal MI using a negative binomial model with robust confidence intervals (CI) that preserves randomization and accounts for the within-patient correlation of multiple events. Post-hoc, we analyzed established subtypes of MI: Type 1: Typically related to plaque-rupture or thrombus; Type 2: Supply-demand; Type 3: Sudden-death related (i.e., fatal MI); Type 4: Percutaneous coronary intervention related; and Type 5: Coronary artery bypass graft related. Except type 3 MIs, MIs were non-fatal. The MIs, including subtypes, were centrally adjudicated and could be assigned to more than one subtype. Results: 7,020 patients were treated. Overall, there was 421 total events of MIs. Specifically, 299, 86, 26, 19, and 1 of the MIs were classified as type 1, 2, 3, 4, and 5 MIs, respectively (not mutually exclusive). Overall, EMPA reduced the risk of total events of MI by 21% versus placebo (rate ratio [95% CI], EMPA versus placebo: 0.79 [0.620; 0.998], p=0.0486; each MI only counted once). The overall reduction in total events of MIs by EMPA was driven by the effect on type 1 and 2 MIs, as well as type 3 MIs, with limited number of type 4 and 5 MIs (Figure). Conclusions: EMPA reduced the risk of total MI events with consistent effects across the most common etiologies, the type 1 (plaque-rupture or thrombus) and 2 (supply-demand) MIs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».