Abstract 23083: Glycemic Therapies, Atherothrombotic And Heart Failure Risk, And Outcomes By Baseline Cardiovascular Disease Status: Meta-analysis of Large CV Outcome Trials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose/Background: Recent glycemic therapy CV outcome trials have demonstrated risk reduction on the composite of CV death, MI or stroke (atherothrombotic MACE) and heart failure (HF). We investigated whether effects are modified by weight change, an indirect marker of intravascular volume status and explored among effective therapies heterogeneity by baseline CVD status. Methods: Random-effects metaanalysis among glycemic therapy CV outcome trials on the relative risk (RR) of MACE and HF. Results: Among 21 trials of 149,916 patients, 5,749 (3.8%) HF and 15,357 (10.2%) MACE events occurred during a mean 3.9 years of follow-up (range 1.5-10 years). Across classes of glycemic therapy there was substantial heterogeneity for the risk of HF (I 2 =74%; P-interaction <0.0001) but not MACE (I 2 =31%; P-interaction=0.08). Among effective therapies, reduction in MACE risk was confined to patients with established CVD (HR 0.82, 95% CI, 0.77-0.89) with no effect among patients without CVD (HR 1.06, 95% CI, 0.86-1.31; P-interaction=0.02; Figure). Meta-regression showed that every 1 kg change in weight between therapies modified the RR for HF by 4.8% (95% CI 2.5-7.0; P=0.00002). Conclusion: An effect on MACE appears confined to secondary prevention whereas an effect on HF appears related to achieved weight change between glycemic therapies.
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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 | 0,022 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».