16-LB: Effects of Finerenone in Patients with CKD and T2D Are Independent of HbA1c at Baseline, HbA1c Variability, and Duration of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Finerenone reduced the risk of cardiovascular (CV) and kidney outcomes, without affecting HbA1c, in CKD and T2D patients in the FIDELITY prespecified pooled analysis of the FIDELIO-DKD and FIGARO-DKD studies. Here, we evaluate the effect of finerenone by baseline HbA1c, HbA1c variability, and diabetes duration. Methods: Patients with T2D and CKD (UACR ≥30-≤5000 mg/g and eGFR ≥25 mL/min/1.73 m2) were randomized to finerenone or placebo. Effects of finerenone vs. placebo on CV (CV death, nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or hospitalization for heart failure) and kidney (kidney failure, sustained ≥57% eGFR decline from baseline, or renal death) composite outcomes were analyzed by baseline HbA1c quartiles, HbA1c variability (first year of treatment) , and diabetes duration quartiles. Results: In 13,026 patients included in the analysis, mean baseline HbA1c was 7.7% and diabetes duration was 15.4 years. Higher baseline HbA1c quartiles had longer diabetes duration and more diabetes-related complications. Risk reductions in the CV and kidney composite outcomes with finerenone vs. placebo were consistent across HbA1c (p-interaction 0.52 and 0.09, respectively) and diabetes duration (p-interaction 0.12 and 0.75) quartiles. HbA1c variability in the first year of treatment was associated with higher cardiorenal risks; each 1 unit increase in mean absolute residual of HbA1c was associated with a 20% increased risk of a CV event (HR 1.20; 95% CI 1.07-1.35; p=0.0016) and a 36% increased risk of a kidney event (HR 1.36; 95% CI 1.21-1.52; p<0.001) . The CV and kidney benefits of finerenone were not modified by HbA1c variability (p-interaction 0.48 and 0.09, respectively) . Conclusion: Greater variability in HbA1c was associated with increased risks of cardiorenal outcomes. Risk reductions in the CV and kidney outcomes with finerenone in patients with CKD and T2D were not modified by baseline HbA1c, HbA1c variability, or duration of diabetes. Disclosure J. B. Mcgill: Advisory Panel; Gilead Sciences, Inc., Lilly Diabetes, MannKind Corporation, Novo Nordisk A/S, Provention Bio, Inc., Salix Pharmaceuticals, Consultant; Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Research Support; Dexcom, Inc., Novo Nordisk. M. Brinker: Employee; Bayer AG. A. Joseph: Employee; Bayer AG. A. Z. Lage: None. R. Lawatscheck: None. C. Scott: Employee; Bayer AG. P. Rossing: Consultant; Astellas Pharma Inc., AstraZeneca, Bayer AG, Gilead Sciences, Inc., Merck Sharp & Dohme Corp., Novo Nordisk A/S, Sanofi, Speaker’s Bureau; Eli Lilly and Company. R. Agarwal: Advisory Panel; Akebia Therapeutics, Inc., Bayer AG, Board Member; Chinook Therapeutics Inc., DiaMedica Therapeutics, Inc., Vertex Pharmaceuticals Incorporated, Consultant; Boehringer Ingelheim International GmbH, Reata Pharmaceuticals, Inc., Vifor Pharma Management Ltd. S. Anker: Consultant; Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Novartis AG, Novo Nordisk, Vifor Pharma Management Ltd., Research Support; Abbott. G. Bakris: Consultant; Alnylam Pharmaceuticals, Inc., AstraZeneca, DiaMedica Therapeutics, Inc., Horizon Therapeutics plc, Ionis Pharmaceuticals, Merck & Co., Inc., Other Relationship; Novo Nordisk. G. Filippatos: Other Relationship; Amgen Inc., Amgen Inc., Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Medtronic, Novartis AG, Servier Laboratories, Vifor Pharma Management Ltd. B. Pitt: Advisory Panel; Merck & Co., Inc., Consultant; AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Lexicon Pharmaceuticals, Inc., Vifor Pharma Management Ltd. L. M. Ruilope: Consultant; Bayer AG. A. L. Birkenfeld: None. L. Caramori: Advisory Panel; Bayer AG, Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Novo Nordisk, Research Support; Bayer AG, Novartis AG.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».