Effect of the Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists Semaglutide and Liraglutide on Kidney Outcomes in Patients With Type 2 Diabetes: Pooled Analysis of SUSTAIN 6 and LEADER
Notice bibliographique
Résumé
Background: We assessed the effect of once-weekly semaglutide and once-daily liraglutide on kidney outcomes in type 2 diabetes. Methods: Pooled (n=12 637) and by-trial data from SUSTAIN 6 (Trial to Evaluate Cardiovascular and Other Long-Term Outcomes With Semaglutide in Subjects With Type 2 Diabetes; n=3297) and LEADER (Liraglutide Effect and Action in Diabetes: Evaluation of Cardiovascular Outcome Results; n=9340) were assessed for albuminuria change, annual slope of estimated glomerular filtration rate (eGFR) change, and time to persistent eGFR reduction (30%, 40%, 50%, and 57%) from baseline. Results: The median follow-up durations were 2.1 years for SUSTAIN 6 and 3.8 years for LEADER. In the pooled analysis, semaglutide/liraglutide lowered albuminuria from baseline to 2 years after randomization by 24% versus placebo (95% CI, 20%–27%; P <0.001). Significant reductions were also observed in by-trial data analyses ( P <0.001 for all), the largest being with semaglutide 1.0 mg (33% [95% CI, 24%–40%]; P <0.001) at 2 years. With semaglutide 1.0 mg and liraglutide, eGFR slope decline was significantly slowed by 0.87 and 0.26 mL/min/1.73 m 2 /y ( P <0.0001 and P <0.001), respectively, versus placebo. Effects appeared larger in patients with baseline eGFR <60 versus ≥60 mL/min/1.73 m 2 ( P interaction =0.06 and 0.008 for semaglutide 1.0 mg and liraglutide, respectively). Semaglutide/liraglutide significantly lowered risk of persistent 40% and 50% eGFR reductions versus placebo (hazard ratio [HR], 0.86 [95% CI, 0.75–0.99]; P =0.039 and HR, 0.80 [95% CI, 0.66–0.97]; P =0.023, respectively). Similar, nonsignificant, directional results were observed for 30% and 57% eGFR reductions (HR, 0.92 [95% CI, 0.84–1.02]; P =0.10 and HR, 0.89 [95% CI, 0.69–1.13]; P =0.34). In patients with baseline eGFR 30 to <60 mL/min/1.73 m 2 , the likelihood of persistent reduction for all thresholds was increased, ranging from HR 0.71 for 30% reduction (95% CI, 0.59–0.85; P =0.0003, P interaction =0.017) to 0.54 for 57% reduction (95% CI, 0.36–0.81; P =0.003, P interaction =0.035). Conclusions: In patients with type 2 diabetes, semaglutide/liraglutide offered kidney-protective effects, which appeared more pronounced in patients with preexisting chronic kidney disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».