Kidney outcomes using a sustained ≥40% decline in <scp>eGFR</scp>: A meta‐analysis of <scp>SGLT2</scp> inhibitor trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A recent meta‐analysis of sodium–glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor outcome trials reported that SGLT2 inhibitors were associated with reduction in the risk of adverse composite kidney outcomes, with moderate heterogeneity across the trials; however, the endpoints were defined differently across the trials. Hypothesis The apparent heterogeneity of the meta‐analysis of kidney composite outcomes of SGLT2 inhibitor trials will be substantially reduced by using a consistent assessment of sustained ≥40% decline in eGFR/chronic kidney dialysis/transplantation/renal death across trials. Methods We performed a meta‐analysis of kidney composite outcomes from the four SGLT2 cardiovascular outcome trial programs conducted in general type 2 diabetes mellitus populations, which included, as a surrogate of progression to kidney failure, a sustained ≥40% decline in eGFR along with kidney replacement therapy and kidney death. The trials assessed were VERTIS CV (NCT01986881), CANVAS Program (NCT01032629 and NCT01989754), DECLARE‐TIMI 58 (NCT01730534), and EMPA‐REG OUTCOME (NCT01131676). Results Data from the trials comprised 42 516 individual participants; overall, 998 composite kidney events occurred. SGLT2 inhibition was associated with a significant reduction in the kidney composite endpoint (HR 0.58 [95% CI 0.51–0.65]) and with a highly consistent effect across the trials (Q statistic p = .64; I 2 = 0.0%). Conclusions Our meta‐analysis highlights the value of using similarly defined endpoints across trials and supports the finding of consistent protection against kidney disease progression with SGLT2 inhibitors as a class in patients with type 2 diabetes mellitus who either have established atherosclerotic cardiovascular disease or are at high cardiovascular risk with multiple cardiovascular risk factors.
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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 | 0,024 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».