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Enregistrement W4292731103 · doi:10.2337/dc22-0382

Dapagliflozin and Prevention of Kidney Disease Among Patients With Type 2 Diabetes: Post Hoc Analyses From the DECLARE-TIMI 58 Trial

2022· article· en· W4292731103 sur OpenAlexafffund
Ofri Mosenzon, Itamar Raz, Stephen D. Wiviott, Meir Schechter, Erica L. Goodrich, Ilan Yanuv, Aliza Rozenberg, Sabina A. Murphy, Thomas A. Zelniker, Anna Maria Langkilde, Ingrid Gause‐Nilsson, Martin Fredriksson, Peter A. Johansson, John Wilding, Darren K. McGuire, Deepak L. Bhatt, Lawrence A. Leiter, Avivit Cahn, Jamie P. Dwyer, Hiddo J.L. Heerspink, Marc S. Sabatine

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsJanssen Research and DevelopmentMerck Sharp and DohmeSt. Jude MedicalGenentechIdorsia PharmaceuticalsDuke Clinical Research InstituteEisaiHebrew University of JerusalemDaiichi-SankyoDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of LiverpoolBayer HealthCareZora BiosciencesBelvoir Media GroupHLS TherapeuticsGlaxoSmithKlineIFM TherapeuticsAllerganAstraZenecaAmarin CorporationRegado BiosciencesMedicines CompanyAmerican Heart AssociationIntarcia TherapeuticsIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedRegeneron PharmaceuticalsBrigham and Women's HospitalBoston VA Research InstituteBoston Scientific CorporationNovo NordiskMyoKardiaDaiichi Sankyo EuropeServierGilead SciencesBristol-Myers SquibbCleveland ClinicCSL BehringEli Lilly and CompanyModernaPfizerAmgenSanofiEsperion TherapeuticsAlnylam PharmaceuticalsU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineDapagliflozinTIMIType 2 diabetesPost-hoc analysisDiabetes mellitusPost hocKidney diseaseInternal medicineEndocrinologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In patients with moderate to severe albuminuric kidney disease, sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors reduce the risk of kidney disease progression. These post hoc analyses assess the effects of dapagliflozin on kidney function decline in patients with type 2 diabetes (T2D), focusing on populations with low kidney risk. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In the Dapagliflozin Effect on Cardiovascular Events-Thrombolysis in Myocardial Infarction 58 (DECLARE-TIMI 58) trial, patients with T2D at high cardiovascular risk were randomly assigned to dapagliflozin versus placebo. Outcomes were analyzed by treatment arms, overall, and by Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) risk categories. The prespecified kidney-specific composite outcome was a sustained decline ≥40% in the estimated glomerular filtration rate (eGFR) to <60 mL/min/1.73 m2, end-stage kidney disease, and kidney-related death. Other outcomes included incidence of categorical eGFR decline of different thresholds and chronic (6 month to 4 year) or total (baseline to 4 year) eGFR slopes. RESULTS: Most participants were in the low-moderate KDIGO risk categories (n = 15,201 [90.3%]). The hazard for the kidney-specific composite outcome was lower with dapagliflozin across all KDIGO risk categories (P-interaction = 0.97), including those at low risk (hazard ratio [HR] 0.54, 95% CI 0.38-0.77). Risks for categorical eGFR reductions (≥57% [in those with baseline eGFR ≥60 mL/min/1.73 m2], ≥50%, ≥40%, and ≥30%) were lower with dapagliflozin (HRs 0.52, 0.57, 0.55, and 0.70, respectively; P < 0.05). Slopes of eGFR decline favored dapagliflozin across KDIGO risk categories, including the low KDIGO risk (between-arm differences of 0.87 [chronic] and 0.55 [total] mL/min/1.73 m2/year; P < 0.0001). CONCLUSIONS: Dapagliflozin mitigated kidney function decline in patients with T2D at high cardiovascular risk, including those with low KDIGO risk, suggesting a role of dapagliflozin in the early prevention of diabetic kidney disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations65
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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