Association of Baseline HbA1c With Cardiovascular and Renal Outcomes: Analyses From DECLARE-TIMI 58
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Current guidelines recommend prescribing SGLT2 inhibitors to patients with type 2 diabetes and established or at high risk for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), irrespective of HbA1c levels. We studied the association of HbA1c with cardiovascular and renal outcomes and whether the benefit of dapagliflozin varies by baseline HbA1c. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In the Dapagliflozin Effect on Cardiovascular Events trial (DECLARE-TIMI 58), 17,160 patients with type 2 diabetes were randomly assigned to dapagliflozin or placebo for a median follow-up of 4.2 years. Cardiovascular and renal outcomes by baseline HbA1c in the overall population and with dapagliflozin versus placebo in HbA1c subgroups were studied by Cox regression models. RESULTS: In the overall population, higher baseline HbA1c was associated with a higher risk of cardiovascular death or hospitalization for heart failure (HHF); major adverse cardiovascular events (MACE), including cardiovascular death, myocardial infarction, and ischemic stroke; and cardiorenal outcomes (adjusted hazard ratios 1.12 [95% CI 1.06-1.19], 1.08 [1.04-1.13], and 1.17 [1.11-1.24] per 1% higher level, respectively). Elevated HbA1c was associated with a greater increased risk for MACE and cardiorenal outcomes in patients with multiple risk factors (MRF) than in established ASCVD (P-interaction = 0.0064 and 0.0093, respectively). Compared with placebo, dapagliflozin decreased the risk of cardiovascular death/HHF, HHF, and cardiorenal outcomes, with no heterogeneity by baseline HbA1c (P-interaction > 0.05). CONCLUSIONS: Higher HbA1c levels were associated with greater cardiovascular and renal risk, particularly in the MRF population, yet the benefits of dapagliflozin were observed in all subgroups irrespective of baseline HbA1c, including patients with HbA1c <7%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».