The Impact of Frailty on the Effectiveness and Safety of Intensive Glucose Control and Blood Pressure–Lowering Therapy for People With Type 2 Diabetes: Results From the ADVANCE Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To develop a frailty index (FI) and explore the relationship of frailty to subsequent adverse outcomes on the effectiveness and safety of more intensive control of both blood glucose and blood pressure (BP), among participants with type 2 diabetes in the Action in Diabetes and Vascular Disease: Preterax and Diamicron Modified Release Controlled Evaluation (ADVANCE) trial. RESEARCH DESIGN AND METHODS Cox proportional hazard models were used to estimate the effectiveness and safety of intensive glucose control and BP intervention according to frailty (defined as FI >0.21) status. The primary outcomes were macro- and microvascular events. The secondary outcomes were all-cause mortality, cardiovascular mortality, severe hypoglycemia, and discontinuation of BP treatment due to hypotension/dizziness. RESULTS There were 11,140 participants (mean age, 65.8 years; 42.5% women, 25.7% frail). Frailty was an independent predictor of all primary outcomes and secondary outcomes. The effect of intensive glucose treatment on primary outcomes showed some evidence of attenuation in the frail: hazard ratios for combined major macro- and microvascular events 1.03 (95% CI 0.90–1.19) in the frail versus 0.84 (95% CI 0.74–0.94) in the nonfrail (P = 0.02). A similar trend was observed with BP intervention. Severe hypoglycemia rates (per 1,000 person-years) were higher in the frail: 8.39 (6.15–10.63) vs. 4.80 (3.84–5.76) in nonfrail (P < 0.001). There was no significant difference in discontinuation of BP treatment between frailty groups. CONCLUSIONS It was possible to retrospectively estimate frailty in a trial population, and this FI identified those at higher risk of poor outcomes. Participants with frailty had some attenuation of benefit from intensive glucose-lowering and BP-lowering treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».