Association of kidney and cardiovascular outcomes in patients with type 2 diabetes mellitus: insights from the EMPA-REG OUTCOME trial
Notice bibliographique
Résumé
Background In EMPA-REG OUTCOME, empagliflozin (10 or 25mg once daily) reduced the risk of hospitalisation for heart failure (HHF) and kidney events in patients with type 2 diabetes and established cardiovascular (CV) disease. We evaluated the bi-directional relationship between kidney and HF outcomes. Methods Bi-directional associations of kidney events and subsequent CV events were explored using Cox regression with time-varying covariates. Results Of 2,061 placebo patients, 18.8% experienced a kidney event (progression to macroalbuminuria with UACR > 300mg/g, doubling of serum creatinine with eGFR ≤ 45 ml/min/1.73 m2, initiation of renal-replacement therapy or renal death). Factors significantly associated with risk of experiencing a kidney event included: low baseline eGFR, albuminuria ≥ 30mg/g, high uric acid and LDL-C, prior HF but no coronary artery disease. In placebo patients, occurrence of a non-fatal kidney event increased subsequent HHF risk (hazard ratio [95% confidence intervals]) (2.40 [1.42,4.05]) but not 3P-MACE (1.30 [0.89,1.91]). Vice-versa, HHF (2.03 [1.22,3.39]) but not myocardial infarction (MI)/stroke (0.94 [0.56,1.56]) increased subsequent kidney event risk. Conclusions These findings demonstrate strong bi-directional inter-relationship between HHF and kidney events. Strategies to optimise the use of therapies such as empagliflozin, reducing both kidney and HF outcomes, are warranted, as their benefits may be compounded. Publication History Article published online: 26 May 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».