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Enregistrement W4229036077 · doi:10.1093/ndt/gfac126.001

FC 122: Effects of Canagliflozin on Cardiovascular and Kidney Events in Patients With Chronic Kidney Disease With and Without Peripheral Vascular Disease: Integrated Analysis From the Canvas Program and Credence Trial

2022· article· en· W4229036077 sur OpenAlexaff
Adeera Levin, Paul Poirier, Jochen Seufert, April Slee, Wally Rapattoni, Fernando Ang, David C. Wheeler

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanagliflozinMedicineKidney diseaseHazard ratioRenal functionInternal medicinePlaceboEmpagliflozinDiabetes mellitusType 2 diabetesEndocrinologyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is associated with comorbidities, such as chronic kidney disease (CKD) and peripheral vascular disease (PVD), which may increase risk of cardiovascular (CV) and kidney events. Canagliflozin, a sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitor, reduced the risk of CV and kidney events in patients with T2DM and high CV risk or nephropathy in the CANVAS Program and CREDENCE trial, respectively. The effects of canagliflozin on CV and kidney outcomes in patients with CKD with and without PVD remain unknown. METHOD This post hoc analysis included integrated, pooled data from the CANVAS Program and the CREDENCE trial. The effects of canagliflozin compared with placebo on CV and kidney outcomes were assessed in patients with CKD with and without PVD at baseline. CKD was defined as estimated glomerular filtration rate (eGFR) <60 mL/min/1.73 m2 and PVD was defined based on investigator classification on the electronic case report form without requirement for specific clinical evaluation or imaging. Propensity score (PS) matching was used to balance patient demographics and baseline clinical characteristics between groups. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (95% CIs) were estimated using Cox regression models. RESULTS A total of 14 543 participants from the CANVAS Program (N = 10 142) and CREDENCE (N = 4401) were included. Of these, 3514 had CKD alone (canagliflozin, n = 1792; placebo, n = 1722; mean eGFR, 46 mL/min/1.73 m2; symptomatic CV disease history, 49%; insulin use, 64%) and 1156 had CKD + PVD (canagliflozin, n = 626; placebo, n = 530; mean eGFR, 46 mL/min/1.73 m2; symptomatic CV disease history, 96%; insulin use, 74%) at baseline. Canagliflozin was associated with a reduced risk of major adverse cardiovascular events (MACE), the composite of hospitalization for heart failure (HHF) or CV death (HHF/CV death), doubling of serum creatinine (dSCr), end-stage kidney disease (ESKD) and the composite of ESKD or dSCr compared with placebo in patients with CKD with and without PVD (Figure 1A). After matching, 3210 patients had CKD alone (mean eGFR, 46 mL/min/1.73 m2; symptomatic CV disease history, 49%; insulin use, 64%) and 966 had CKD + PVD (mean eGFR, 46 mL/min/1.73 m2; symptomatic CV disease history, 98%; insulin use, 74%), with equal numbers in the canagliflozin and placebo groups. In the PS-matched groups, canagliflozin was associated with a reduced risk of MACE, HHF/CV death, dSCr, ESKD and the composite of ESKD or dSCr compared with placebo in patients with CKD with and without PVD (Figure 1B). CONCLUSION Canagliflozin significantly reduced the risk of MACE, HHF/CV death, dSCr, ESKD, and the composite of ESKD or dSCr in patients with CKD with and without PVD, suggesting that the beneficial effects of canagliflozin on CV and kidney outcomes are consistent and can be seen in patients regardless of these comorbidities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2022
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