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Enregistrement W4306319520 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.2324

Effects of canagliflozin on cardiovascular and kidney outcomes and mortality in primary and secondary cardiovascular prevention: pooled analysis from the CANVAS program and CREDENCE trial

2022· article· en· W4306319520 sur OpenAlexaff
F Ang, W Rapattoni, H S Bajaj, G.B. John Mancini, Paul Poirier, Abhinav Sharma, Norman C. Wong, April Slee, Anna S. Levin, Kenneth W. Mahaffey

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanagliflozinMedicinePlaceboInternal medicineKidney diseaseHazard ratioType 2 diabetesDiabetes mellitusType 2 Diabetes MellitusEmpagliflozinMyocardial infarctionEndocrinologyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction Individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) are at a greater risk for experiencing cardiovascular (CV) and kidney events. Canagliflozin is a sodium glucose co-transporter 2 inhibitor that has demonstrated reduction of these events in participants with T2DM with or without a history of CV disease (CVD) in both the CANVAS Program and CREDENCE trial. Purpose To determine the pooled effects of canagliflozin on CV outcomes, kidney outcomes, and all-cause mortality in trial participants with and without a history of CVD (secondary and primary prevention, respectively). Methods This post hoc analysis pooled individual participant data from the CANVAS Program and CREDENCE trial. The effects of canagliflozin versus placebo on time to first event for CV outcomes (major adverse cardiovascular events [MACE], which was defined as CV death, myocardial infarction [MI] or stroke; CV death; hospitalization for heart failure [HHF], and the composite of CV death or HHF), kidney outcomes (end-stage kidney disease [ESKD], doubling of serum creatinine [dSCr], and the composite of ESKD or dSCr), and all-cause mortality were assessed in participants with T2DM with or without a history of CVD. Results Among the 14,543 participants from the pooled CANVAS Program (N=10,142) and CREDENCE trial (N=4401), 5667 (39%; canagliflozin, n=3128; placebo, n=2539) were in the primary prevention group and 8876 (61%; canagliflozin, n=4869; placebo, n=4007) were in the secondary prevention group. Baseline characteristics of participants in each group were generally similar. Across both primary and secondary prevention participants, no heterogeneity in the relative risk reduction of CV outcomes, kidney outcomes, and all-cause mortality with canagliflozin versus placebo was observed (all P interaction >0.624; Figures 1 and 2). The benefits of canagliflozin on MACE and the composite of CV death or HHF were observed as early as 6 months into treatment in both subgroups of participants and were sustained throughout the study. Conclusions In this pooled analysis of patient-level data from the CANVAS Program and CREDENCE trial, treatment with canagliflozin demonstrated early benefits and was associated with reduced risk of CV outcomes, kidney outcomes, and all-cause mortality, with similar results across primary and secondary prevention participants with T2DM. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Private company. Main funding source(s): Janssen, Inc.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,019
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2022
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