Effects of canagliflozin on cardiovascular death and hospitalization for heart failure by baseline estimated glomerular filtration rate: integrated analyses from the CANVAS Program and CREDENCE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People with type 2 diabetes mellitus (T2DM) have a greater risk of cardiovascular (CV) disease, including hospitalization for heart failure (HHF), a complication that is more common as renal function declines. The sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitor canagliflozin (CANA) reduced the risk of HHF in patients with T2DM and high CV risk or nephropathy in the CANVAS Program and CREDENCE trials, respectively. Methods This post hoc analysis included integrated, pooled data from the CANVAS Program and the CREDENCE trial. The effects of CANA compared with placebo on CV death or HHF, HHF, and CV death were assessed in subgroups defined by baseline eGFR (<45, 45–60, and >60 mL/min/1.73 m2). Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated using Cox regression models, with subgroup by treatment interaction terms added to test for heterogeneity. Interaction P values were calculated by including treatment group and baseline eGFR in the model. Results A total of 14,543 participants from the CANVAS Program (N=10,142) and CREDENCE (N=4,401) were included, with mean age, 65 y; 65% male; 75% white; mean eGFR 70.3 mL/min/1.73 m2. 1919 (13.2%) participants had baseline eGFR <45 mL/min/1.73 m2 (mean, 36.7 mL/min/1.73 m2), 2972 (20.4%) participants had eGFR 45–60 mL/min/1.73 m2 (mean, 53.1 mL/min/1.73 m2), and 9649 (66.3%) participants had eGFR >60 mL/min/1.73 m2 (mean, 82.3 mL/min/1.73 m2). Rates of CV death or HHF, HHF, and CV death increased as eGFR declined (Figure). CANA significantly reduced the risk of CV death or HHF and HHF compared with PBO, with consistent effects observed across subgroups. Conclusions CV death or HHF, HHF, and CV death event rates increased with lower baseline eGFR. CANA significantly reduced the risk of CV death or HHF, jointly and individually, in participants with T2DM and high CV risk or CKD in the CANVAS Program and the CREDENCE trial, with consistent benefits observed regardless of baseline eGFR. Funding Acknowledgement Type of funding source: Private company. Main funding source(s): Janssen Scientific Affairs, LLC
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».