Overall Adverse Event Profile of Vadadustat versus Darbepoetin Alfa for the Treatment of Anemia Associated with Chronic Kidney Disease in Phase 3 Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Anemia frequently occurs in chronic kidney disease (CKD), is associated with poor quality of life and cardiovascular outcomes, and its treatment represents a considerable economic burden to the healthcare system. Although effective, the current standard of care for the treatment of anemia in chronic kidney disease patients with erythropoiesis-stimulating agents requires chronic/ongoing injections, making the treatment less accessible or desirable to patients not treated by in-center maintenance hemodialysis. Furthermore, safety concerns, including an increased risk of cardiovascular events and mortality, have emerged from their use in studies targeting hemoglobin concentrations in the normal or near-normal range. The orally active hypoxia-inducible factor prolyl hydroxylase inhibitor vadadustat may offer advantages over erythropoiesis-stimulating agents by correcting anemia via pathways activating endogenous erythropoietin production. METHODS: To comprehensively analyze the safety profile of vadadustat in patients with dialysis-dependent and non-dialysis-dependent CKD-related anemia, we pooled the safety populations from each of the four trials in the phase 3 clinical program (n = 7,373) and compared the risk of treatment-emergent adverse events (TEAEs) for each treatment arm. RESULTS: In patients randomized to vadadustat versus darbepoetin alfa, rates of TEAEs (88.9% vs. 89.3%), treatment-emergent serious adverse events (58.0% vs. 59.3%), and TEAEs leading to death (16.1% vs. 16.2%) were similar, as were rates of adverse events of special interest, including cardiovascular-, hepatic-, and neoplasm-related adverse events. DISCUSSION/CONCLUSION: Among patients with CKD-related anemia treated with vadadustat, we observed similar rates of adverse events relative to those treated with darbepoetin alfa.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».