Effet d’empagliflozine sur le changement (aggravation/amélioration) de groupe de risque d’IRC selon KDIGO : évalué dans EMPA-REG-OUTCOME
Notice bibliographique
Résumé
L’IRC est une complication commune du DT2, caractérisé par un déclin progressif du DFG qui peut amener à l’insuffisance rénale terminale nécessitant un traitement de substitution. Les iSGLT2 réduisent la progression des IRC établies. La classification KDIGO possède 18 catégories, basée sur le DFG et le ratio albuminurie/créatininurie, organisées en 4 groupes suivant le risque de progression vers l’IRT (faible, modéré, élevé, très élevé). L’effet d’empagliflozine sur le changement (aggravation/amélioration) de groupe de risque d’IRC selon KDIGO a été évalué dans EMPA-REG-OUTCOME. 7020 patients DT2 avec maladie CV établie ont été randomisés et traités avec empa (10/25 mg) ou placebo et ont été suivis pendant 3,1 ans en moyenne. Dans cette analyse post-hoc, les patients ont été classés selon leur groupe KDIGO à l’inclusion et leur dernière valeur sous traitement. Nous avons comparé la proportion (%) de patients présentant une aggravation ou amélioration du risque entre les groupes empa et placebo selon le groupe KDIGO à l’inclusion. L’OR (95 %IC) était calculé par des modèles de régression logistique, ajusté sur le traitement, le sexe, la région, l’âge, l’IMC, l’HbA1c et le risque KDIGO. Dans les groupes empagliflozine, (risque faible, modéré, élevé), l’aggravation du risque KDIGO était plus faible que dans les groupes placebo avec un OR (95 %IC) de 0,70 (0,62,0,78) en faveur d’empa (Fig. 1). Dans les groupes de risque empagliflozine, (risque faible, modéré, élevé), l’amélioration du risque KDIGO était plus marquée que dans les groupes de risque placebo avec un OR (95 %IC) de 1,56(1,30,1,86) en faveur d’empa (Fig. 1). L’utilisation d’empa est associée à une réduction de 30 % du risque d’aggravation et à une augmentation de > 50 % de chance d’amélioration des groupes de risque d’IRC-KDIGO. Ces données soutiennent une plus grande utilisation des iSGLT2 dans un large spectre de risque d’IRC.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».