Applying <scp>REWIND</scp> cardiovascular disease criteria to <scp>SUSTAIN</scp> 6 and <scp>PIONEER</scp> 6: An exploratory analysis of cardiovascular outcomes with semaglutide
Notice bibliographique
Résumé
In the REWIND trial, dulaglutide reduced cardiovascular (CV) risk versus placebo in patients with type 2 diabetes in both the "established CV disease" (CVD) and "CV risk factor" subgroups. The SUSTAIN 6 and PIONEER 6 trials of semaglutide used different criteria for established CVD from those used in REWIND. The present post hoc analysis assessed the effect of semaglutide on major adverse CV events (MACE) in a pooled population of SUSTAIN 6 and PIONEER 6 patients, re-categorized into CV risk subgroups using the REWIND CVD criteria. In the pooled analysis (n = 6480), a lower percentage of patients were in the established CVD subgroup, when using the REWIND CVD criteria, compared with the original trial CVD criteria (66.5% vs. 83.8%, respectively). After re-categorization, the risk of MACE was significantly lower with semaglutide versus placebo in the established CVD subgroup (hazard ratio [HR] 0.74, 95% confidence interval [CI] 0.59, 0.92) and nonsignificantly lower in the CV risk factor subgroup (HR 0.84, 95% CI 0.55, 1.28) (P-interaction = 0.60). These results suggest that the CV effects of semaglutide may extend to patients with type 2 diabetes across the CV risk continuum.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| 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) | 0,002 | 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 ».