MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4292495782 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.2650

Cardiorenal outcomes with ertugliflozin by baseline metformin use: post-hoc analyses of the VERTIS CV trial

2021· article· en· W4292495782 sur OpenAlexaff
Francesco Cosentino, Chris Cannon, David Z.I. Cherney, Samuel Dagogo‐Jack, RE Pratley, B Charbonnel, Weichung-Joseph Shih, James P. Mancuso, Mario Maldonado, Robert Frederich, Nilo B. Cater, S Wang, Darren K. McGuire

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetforminInternal medicinePropensity score matchingPost-hoc analysisType 2 diabetesPlaceboClinical trialDiabetes mellitusEndocrinologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction We analysed data from the VERTIS CV trial that investigated the CV and kidney safety and efficacy of the sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitor ertugliflozin (ERTU) vs placebo (PBO) to assess the impact of metformin (MET) use at baseline (BL). These analyses are timely because the recent ESC guidelines recommendation to use SGLT2 inhibitor or GLP-1 RAs as initial glucose-lowering therapy in patients with type 2 diabetes (T2D) with or at high risk for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) has been questioned because outcome trials of these drug classes included a large proportion of patients with MET as background therapy, yet MET was not used at BL in approximately 25% of patients in each trial. Purpose These analyses determined cardiorenal endpoints of VERTIS CV according to use of BL MET to assess for evidence of treatment effect modification for ERTU by BL MET use, adjusting for the probability (propensity) of BL MET use. Methods VERTIS CV was an international, double-blind, PBO-controlled trial of 2 doses of ERTU (5 mg; 15 mg) vs PBO in patients with T2DM and ASCVD. As prospectively planned, the 2 ERTU dose groups were combined for all analyses vs PBO. Differences in risk of CV and kidney outcomes between ERTU and PBO across subgroups by BL MET use were conducted using Cox proportional hazards model along with propensity adjustment using inverse probability for treatment weighting to account for differences in patient mix between those with and without BL MET influenced by individual BL characteristics and risk factors. Treatment (categorical), BL MET use (categorical) and the interaction term between treatment and BL MET use subgroup (no or yes) were used in each model to assess effect modification by BL MET use. Hazard ratio and 95% CI are presented along with Pinteraction for evaluation of treatment effect modification by BL MET use. Results In VERTIS CV, 8246 patients were randomised to ERTU 5 mg, 15 mg or PBO. Of these, 6286 (76%) patients used MET (alone or with other glucose-lowering agents [GLA]) at BL. Differences in BL characteristics by BL MET use subgroup (no or yes) included a higher mean UACR (204.4 vs 129.8 mg/g), more patients with eGFR <60 mL/min/1.73 m2 (34.8% vs 17.9%), more patients on a single GLA (76.9% vs 18.3%), higher insulin use (67.6% vs 40.9%), lower sulphonylurea use (32.2% vs 43.8%) and a slightly longer disease duration (14.4 vs 12.5 years) in the subgroup without vs with BL MET, respectively. No significant differences in the relative risk for cardiorenal outcomes were observed with or without BL MET use (Figure; all Pinteraction values >0.05). Conclusions In VERTIS CV, there was no evidence for effect modification by BL MET use on the effects of ERTU on cardiorenal outcomes in patients with T2D and ASCVD. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Other. Main funding source(s): Sponsored by Merck Sharp & Dohme Corp., a subsidiary of Merck & Co., Inc., Kenilworth, NJ, USA, and Pfizer Inc., New York, NY, USA.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart Journal→Même sujetDiabetes Treatment and Management→Travaux en français237 207→