162-LB: Cardiovascular Outcomes in People with Type 2 Diabetes and Acute Coronary Syndrome—The ELIXA Biomarker Study
Notice bibliographique
Résumé
Adding novel protein biomarkers to routine clinical risk factors may identify people with type 2 diabetes and acute coronary syndrome who are at highest risk for cardiovascular (CV) outcomes and death. Methods: Bio-banked baseline serum from 5128 of 6069 ELIXA (Evaluating Lixisenatide in Acute Coronary Syndrome) trial (NCT 01147250) participants was analyzed to identify independent risk factors for incident major adverse CV events (MACE, defined as a nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or cardiovascular death) , and death. A multiplex analysis of 1.8 ml of serum measured the concentration of 49 proteins. Forward-selection Cox models that identified proteins that independently predicted these outcomes were compared to previously validated biomarkers identified in the Outcomes Reduction with an Initial Glargine Intervention (ORIGIN) trial data (NCT00069784) . Results: Forty-two proteins were analyzed in 4957 participants who had 630 (12.7%) MACE outcomes and 349 (7.0%) deaths during a median follow-up period of 2.1 years. When added to clinical risk factors, the independent hazard ratios (HR; 95% confidence intervals) of MACE per standard deviation (SD) were NT-proBNP (1.54; 1,41, 1.68) , osteoprotegerin (1.18; 1.08, 1.30) and trefoil factor 3 (1.18, 1.08, 1.29) . HRs per SD for death were NT-proBNP (2.01; 1.78, 2.29) , osteoprotegerin (1.34; 1.18, 2.52) and angiopoietin-2 (1.28; 1.15, 1.44) . C statistics for MACE and death were 0.70 (0,68, 0.72) and 0.79 (0.76, 0.81) respectively compared to 0.63 (0.61, 0.65) and 0.66 (0.63, 0.69) for clinical variables alone. These proteins had all been previously identified and validated in ORIGIN. Notably, NT-proBNP alone plus clinical risk factors yielded C statistics of 0.69 (0.67, 0.71) and 0.78 (0.75, 0.80) for MACE and death respectively. Conclusion: NT-proBNP and other proteins independently predict CV outcomes in people with type 2 diabetes following acute coronary syndrome. Adding other biomarkers only marginally increased NT-proBNP's prognostic value. Disclosure H. C. Gerstein: Advisory Panel; Abbott, Eli Lilly and Company, Hanmi Pharm. Co., Ltd., Novo Nordisk, Pfizer Inc., Sanofi, Viatris Inc., Consultant; Kowa Company, Ltd., Other Relationship; DKSH, Eli Lilly and Company, Sanofi, Zuellig Pharma Holdings Pte. Ltd., Research Support; AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk, Sanofi. S. Hess: Employee; Sanofi. B. Claggett: Consultant; Amgen Inc., Biogen, Cardurion, Corvia, MyoKardia, Novartis AG. J. Tardif: Consultant; AstraZeneca, DalCor Pharmaceuticals, HLS Therapeutics Inc., Pendopharm, Other Relationship; DalCor Pharmaceuticals, Research Support; Amarin Corporation, AstraZeneca, Ceapro Inc., DalCor Pharmaceuticals, ESPERION Therapeutics, Inc., Ionis Pharmaceuticals, Novartis Pharmaceuticals Corporation, Pfizer Inc., REGENXBIO Inc., Sanofi. M. A. Pfeffer: Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Corvidia Therapeutics, GlaxoSmithKline plc., Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Novartis Pharmaceuticals Corporation, Novo Nordisk, Peerbridge, Sanofi, Other Relationship; DalCor Pharmaceuticals, National Heart, Lung, and Blood Institute, Research Support; Novartis Pharmaceuticals Corporation. Funding Sanofi
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».