Use of diuretics and outcomes in patients with type 2 diabetes: findings from the <scp>EMPA‐REG OUTCOME</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Loop diuretics (LD) relieve symptoms and signs of congestion due to heart failure (HF), but many patients prescribed LD do not have such a diagnosis. We studied the relationship between HF diagnosis, use of LD, and outcomes in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) enrolled in the EMPA-REG OUTCOME trial. METHODS AND RESULTS: The relationship between HF diagnosis, use of LD, and outcomes was evaluated in four patient subgroups with T2DM: (i) investigator-reported HF on LD, (ii) investigator-reported HF not on LD, (iii) no HF on LD, and (iv) no HF and not on LD, and we assessed their risk of cardiovascular events. Of 7020 participants, 706 (10%) had a diagnosis of HF at baseline, of whom 334 were prescribed LD. However, 755 (11%) patients who did not have a diagnosis of HF were prescribed LD. Compared to those with neither HF nor prescribed LD (reference group; placebo), those with both HF and receiving LD had the highest rates for all-cause [hazard ratio (HR) (95% confidence interval) 3.19 (2.03-5.01)] and cardiovascular mortality [3.83 [(2.28-6.44)], and HF hospitalizations [9.51 (5.61-16.14)]. Patients without HF but prescribed LD had higher rates for all three outcomes [1.62 (1.10-2.39); 1.97 (1.26-3.08); 3.20 (1.90-5.39)], which were similar to patients with HF who were not receiving LD [1.42 (0.78-2.57); 1.56 (0.78-3.11); 3.00 (1.40-6.40)]. Empagliflozin had similar benefits regardless of subgroup (P for interaction >0.1 for all outcomes). CONCLUSION: Patients with T2DM prescribed LD are at greater risk of cardiovascular events even if they are not reported to have HF; this might reflect under-diagnosis. Empagliflozin was similarly effective in all subgroups investigated.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».