Cardiovascular and kidney implications of the initial response in estimated glomerular filtration rate to sodium glucose cotransporter-2 inhibition with empagliflozin: the ‘eGFR dip’ in EMPA-REG OUTCOME
Notice bibliographique
Résumé
Background Empagliflozin (EMPA) reduces cardiovascular and kidney risk in patients with type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease (CVD). EMPA induces an initial ‘dip’ in mean estimated glomerular filtration rate (eGFR). Methods 6,668 Participants of EMPA-REG OUTCOME treated with EMPA 10mg, 25mg or placebo (PBO) and eGFR available were categorised by initial percentage eGFR change from baseline at week 4. Impact of an ‘eGFR dip’ >10% on risk reduction with EMPA for CV and kidney outcomes was assessed in a Cox regression landmark analysis adjusting for such ‘eGFR dip’. Results ‘eGFR dip’ of >10% from baseline at Week 4 occurred in 28.3% participants on EMPA versus 13.4% on PBO; an eGFR decline of >30% in 1.4% and 0.9%, respectively. Odds ratio [OR; 95% CI] for an ‘eGFR dip’ with EMPA vs. PBO was 2.7 [2.3–3.0]. Diuretic use and/or higher KDIGO risk category at baseline were predictive of an ‘eGFR dip’ in EMPA vs. PBO. ‘eGFR dip’ did not affect risk reduction for CV death, hospitalization for heart failure (HHF) or the primary kidney outcome. Adverse events, especially acute renal failure rates, were lower or similar in EMPA vs. PBO, regardless of baseline predictive factors for an ‘eGFR dip’. Conclusion T2D patients with more advanced kidney disease and/or on diuretic therapy at baseline were more likely to have an initial ‘eGFR dip’ >10% with EMPA. EMPA treatment was safe and associated with improved CV death, HHF and kidney outcomes, regardless of baseline predictive factors or such initial ‘eGFR dip’. Publication History Publication Date: 06 May 2021 (online) © 2021. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».