Benefits of Icosapent Ethyl Across the Range of Kidney Function in Patients With Established Cardiovascular Disease or Diabetes: REDUCE-IT RENAL
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease is associated with adverse outcomes among patients with established cardiovascular disease (CVD) or diabetes. Commonly used medications to treat CVD are less effective among patients with reduced kidney function. Methods: REDUCE-IT (Reduction of Cardiovascular Events with Icosapent Ethyl-Intervention Trial) was a multicenter, double-blind, placebo-controlled trial that randomly assigned statin-treated patients with elevated triglycerides (135–499 mg/dL) who had CVD or diabetes and 1 additional risk factor to treatment with icosapent ethyl (4 g daily) or placebo. Patients from REDUCE-IT were categorized by prespecified estimated glomerular filtration rate (eGFR) categories to analyze the effect of icosapent ethyl on the primary end point (composite of cardiovascular death, nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, coronary revascularization, or unstable angina) and key secondary end point (a composite of cardiovascular death, nonfatal myocardial infarction, or nonfatal stroke). Results: Among the 8179 REDUCE-IT patients, median baseline eGFR was 75 mL·min –1 ·1.73 m –2 (range, 17–123 mL·min –1 ·1.73 m –2 ). There were no meaningful changes in median eGFR for icosapent ethyl versus placebo across study visits. Treatment with icosapent ethyl led to consistent reduction in both the primary and key secondary composite end points across baseline eGFR categories. Patients with eGFR <60 mL·min –1 ·1.73 m –2 treated with icosapent ethyl had the largest absolute and similar relative risk reduction for the primary composite end point (icosapent ethyl versus placebo, 21.8% versus 28.9%; hazard ratio [HR], 0.71 [95% CI, 0.59–0.85]; P =0.0002) and key secondary composite end point (16.8% versus 22.5%; HR 0.71 [95% CI, 0.57–0.88]; P =0.001). The numeric reduction in cardiovascular death was greatest in the eGFR <60 mL·min –1 ·1.73 m –2 group (icosapent ethyl: 7.6%; placebo: 10.6%; HR, 0.70 [95% CI, 0.51–0.95]; P =0.02). Although patients with eGFR <60 mL·min –1 ·1.73 m –2 treated with icosapent ethyl had the highest numeric rates of atrial fibrillation/flutter (icosapent ethyl: 4.2%; placebo 3.0%; HR 1.42 [95% CI, 0.86–2.32]; P =0.17) and serious bleeding (icosapent ethyl: 5.4%; placebo 3.6%; HR, 1.40 [95% CI, 0.90–2.18]; P =0.13), HRs for atrial fibrillation/flutter and serious bleeding were similar across eGFR categories ( P -interaction for atrial fibrillation/flutter=0.92; P -interaction for serious bleeding=0.76). Conclusions: In REDUCE-IT, icosapent ethyl reduced fatal and nonfatal ischemic events across the broad range of baseline eGFR categories. REGISTRATION: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT01492361
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».