Impact of polyvascular disease with and without co‐existent kidney dysfunction on cardiovascular outcomes in diabetes: A post hoc analysis of <scp>EMPA‐REG OUTCOME</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To determine the relationship between polyvascular disease and risk of hospitalization for heart failure (HHF) and cardiovascular (CV) death in the EMPA‐REG OUTCOME population, and the relationship of kidney dysfunction co‐existent with polyvascular disease on CV/heart failure (HF) outcomes. Materials and Methods Patients with type 2 diabetes and atherosclerotic CV (ASCVD) received empagliflozin 10, 25 mg or placebo. Post hoc, subgroups were analyzed by one versus two or more vascular beds, and the estimated glomerular filtration rate ([eGFR] < vs. ≥60 mL/min/1.73 m 2 ) at baseline. The empagliflozin arms were pooled. Time to CV death, HHF, CV death (excluding fatal stroke) or HHF, all‐cause mortality (ACM) and 3‐point major adverse CV events (3P‐MACE) were assessed using multivariable Cox regression models. Results Baseline characteristics (N = 6959) within subgroups were balanced between treatment groups. In the placebo group, two or more versus one vascular bed increased HHF risk (1.59 [95% confidence interval 1.02, 2.49]), CV death (2.17 [1.52, 3.09]), CV death/HHF (1.79 [1.32, 2.43]), ACM (1.95 [1.44, 2.64]) and 3P‐MACE (1.76 [1.36, 2.27]). Hazard ratios for those with polyvascular disease/kidney dysfunction (vs. 1 vascular bed/eGFR ≥60 mL/min/1.73 m 2 ) were HHF 2.80 (1.46, 5.36), CV death 3.10 (1.87, 5.13), CV death/HHF 2.71 (1.74, 4.23), ACM 2.59 (1.67, 4.02) and 3P‐MACE 2.62 (1.82, 3.77). Empagliflozin reduced the risk of all outcomes across subgroups. Conclusions Polyvascular disease with/without kidney dysfunction markedly increases the risk of HF/CV events. Empagliflozin consistently reduces risk, regardless of vascular bed and kidney function status.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».