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Enregistrement W4229023293 · doi:10.1093/ndt/gfac070.076

MO462: Change in KDIGO Kidney Risk Category With Semaglutide Treatment—A <i>Post Hoc</i> Analysis of the Sustain 6 Trial

2022· article· en· W4229023293 sur OpenAlexaff
Katherine R. Tuttle, Stephen C. Bain, David Cherney, Jack Lawson, Søren Rasmussen, Blaz Vrhnjak, Kamlesh Khunti

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemaglutideMedicineKidney diseasePlaceboPost-hoc analysisAlbuminuriaPopulationInternal medicineOdds ratioRenal functionType 2 diabetesDiabetes mellitusEndocrinologyLiraglutideEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS Glucagon-like peptide-1 receptor agonists, such as semaglutide, have been associated with reductions in albuminuria, and may preserve estimated glomerular filtration rate (eGFR) in people with type 2 diabetes (T2D). However, it has not been explored whether treatment with semaglutide affects a person's chronic kidney disease (CKD) risk category. The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) risk category classification is a validated approach for defining the likelihood of CKD and cardiovascular (CV) disease progression, based on eGFR and urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR). The aim of this analysis was to determine whether treatment with once-weekly (OW) semaglutide resulted in improvements in KDIGO risk category compared with placebo. METHOD The proportion of subjects with T2D moving to a lower KDIGO risk category, remaining in the same category or moving to a higher risk category between baseline and 2 years on treatment with OW subcutaneous semaglutide versus placebo was assessed post hoc using SUSTAIN 6 (NCT01720446) CV outcomes trial data. The endpoints were assessed for the overall population and by baseline KDIGO risk category (low, moderate, high and very high). Sensitivity analyses were conducted to investigate the contributions of UACR and eGFR to change in risk category. RESULTS Data from 2804 of the 3297 subjects randomized in SUSTAIN 6 were available for this post hoc analysis. At 2 years, in the overall population, subjects receiving OW semaglutide were more likely to move to a lower risk category (n = 183; 13.0%) than subjects receiving placebo (n = 114; 8.2%); odds ratio (OR; semaglutide versus placebo) 1.69 [95% confidence interval (CI) 1.32; 2.16, P < 0.0001) (Figure). Conversely, subjects receiving OW semaglutide were less likely to move to a higher risk category (n = 254; 18.1%) than those receiving placebo (n = 330; 23.6%); OR 0.71 (95% CI 0.59;0.86, P = 0.0003) (Figure). When the data were stratified by baseline KDIGO risk categories, across all categories, greater proportions of subjects receiving semaglutide than placebo moved to a lower risk category and lower proportions of subjects receiving semaglutide than placebo moved to a higher risk category (Figure). The effects of semaglutide on UACR and eGFR both contributed to the favourable change-in-risk-category profile compared with placebo (Table). CONCLUSION Subjects receiving semaglutide versus placebo were more likely to move to a lower KDIGO risk category and less likely to move to a higher risk category, both in the overall population and across KDIGO risk category subgroups. The potential kidney protective effects of semaglutide and the mechanisms underlying these are being investigated in subjects with T2D and CKD in the FLOW and REMODEL trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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