Sodium‐Glucose Co‐Transporter Inhibitors and Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Sodium‐glucose co‐transporter (SGLT) inhibitors reduce cardiovascular outcomes including mortality in several populations; however, their effect on atrial fibrillation/flutter (AF) remains unclear. Our objective was to determine whether SGLT inhibitors reduce AF and whether a history of AF modifies the effect of SGLT inhibitors on the composite of heart failure hospitalization or cardiovascular death. Methods and Results We searched MEDLINE, Embase, and CENTRAL to March 2021. Pairs of reviewers identified randomized controlled trials that compared an SGLT inhibitor with placebo or no therapy. We pooled data using RevMan 5.4.1, assessed risk of bias using the Cochrane tool, and determined the overall quality of evidence using Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation. Thirty‐one eligible trials reported on AF events (75 279 participants, mean age 62 years, 35.0% women). Moderate quality evidence supported a lower risk of serious AF events with SGLT inhibitors (1.1% versus 1.5%; risk ratio 0.75 [95% CI, 0.66–0.86]; I 2 =0%). A similar reduction in total AF events was also noted with SGLT inhibitors. Three trials reported on heart failure hospitalization/cardiovascular death stratified by a baseline history of AF (18 832 participants, mean age 66 years, 38.1% women); in patients with a history of AF, SGLT inhibitors resulted in a lower risk in the composite of heart failure hospitalization or cardiovascular death (hazard ratio, 0.70 [95% CI, 0.57–0.85]; I 2 =0%)—similar to the effect estimate for patients without AF, P value for interaction: 1.00. Conclusions SGLT inhibitors may reduce AF events and likely reduce heart failure hospitalization/cardiovascular death to a similar extent in patients with and without AF.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,054 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».