Interplay between worsening kidney function and cardiovascular events in patients with type 2 diabetes: an analysis from the ACCORD trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with type 2 diabetes (T2D) have an increased risk of worsening kidney function (WKF) over time compared with patients without diabetes. Data evaluating the inter-relation between WKF, cardiovascular risk, and clinical events are scarce. We aim to study the association of WKF with subsequent cardiovascular events and the probabilities of transition from WKF to hospitalization or death according to patients' risk. We have used a large population of patients with T2D and a high cardiovascular risk enrolled in the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Study. RESEARCH DESIGN AND METHODS: ) follow-up time of 5.0 (4.1-5.7) years. RESULTS: Patients who experienced WKF were slightly older, more frequently women, and had longer diabetes duration. Patients experiencing WKF, regardless of baseline kidney function, had a higher risk of subsequent cardiovascular events, including the composite of cardiovascular death or hospitalization for heart failure (HHF), with ≈2-fold higher risk. Joint modeling showed that renal function deterioration frequently occurs even among patients who did not experience a cardiovascular event. In multistate models, patients with a medium-high cardiovascular risk (compared with those with a low cardiovascular risk) are at higher risk of HHF or cardiovascular death first (HR=4.76, 95% CI 3.63 to 6.23) than of WKF first (HR=1.37, 95% CI 1.21 to 1.56); remarkably, the risk of cardiovascular death or HHF is highest after a WKF event (HR=6.20, 95% CI 2.71 to 14.8). CONCLUSIONS: In patients with T2D and a high cardiovascular risk, WKF occurs in more than 10% of patients and is independently associated with risk of subsequent cardiovascular events, irrespective of baseline eGFR. Preventing serious WKF and the transition from WKF to HHF or cardiovascular death is an important objective of future trials. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00000620.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».