Cardiorenal outcomes by indices of liver steatosis and fibrosis in individuals with type 2 diabetes and atherosclerotic cardiovascular disease: Analyses from <scp>VERTIS CV</scp> , a randomized trial of the <scp>sodium‐glucose cotransporter‐2</scp> inhibitor ertugliflozin
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To conduct a post hoc analysis to explore indices of hepatic steatosis/fibrosis and cardiorenal outcomes in the VERTIS CV study. MATERIALS AND METHODS: Patients with type 2 diabetes and atherosclerotic cardiovascular (CV) disease were randomized to ertugliflozin or placebo. Liver steatosis and fibrosis were assessed post hoc using the hepatic steatosis index (HSI) and fibrosis-4 (FIB-4) index to explore associations with cardiorenal outcomes (ertugliflozin and placebo data pooled, intention-to-treat analysis set). Cardiorenal outcomes (major adverse CV events [MACE]; hospitalization for heart failure [HHF]/CV death; CV death; HHF; and a composite kidney outcome) were stratified by baseline HSI and FIB-4 quartiles (Q1-Q4). Change in liver indices and enzymes over time were assessed (for ertugliflozin vs. placebo). RESULTS: , HSI 44.0 and FIB-4 score 1.34. The hazard ratios (HRs) for MACE, HHF/CV death, CV death, and HHF by FIB-4 score quartile (Q4 vs. Q1) were 1.48 (95% confidence interval [CI] 1.25, 1.76), 2.0 (95% CI 1.63, 2.51), 1.85 (95% CI 1.45, 2.36), and 2.94 (95% CI 1.98, 4.37), respectively (P < 0.0001 for all). With HSI, the incidence of HHF was higher in Q4 versus Q1 (HR 1.52 [95% CI 1.07, 2.17]; P < 0.05). The kidney composite outcome did not differ across FIB-4 or HSI quartiles. Liver enzymes and HSI decreased over time with ertugliflozin. CONCLUSION: In VERTIS CV, higher FIB-4 score was associated with CV events. HSI correlated with HHF. Neither measure was associated with the composite kidney outcome. Ertugliflozin was associated with a reduction in liver enzymes and HSI.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».