Gender differences in cardiovascular risk, treatment, and outcomes: a post hoc analysis from the REWIND trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To assess whether the use of cardioprotective therapies for type 2 diabetes varies by gender and whether the risk of cardiovascular events is higher in women versus men in the REWIND trial, including an international type 2 diabetes patient population with a wide range of baseline risk. Design. Gender differences in baseline characteristics, cardioprotective therapy, and the achieved clinical targets at baseline and two years were analyzed. Hazards for cardiovascular outcomes (fatal/nonfatal stroke, fatal/nonfatal myocardial infarction, cardiovascular death, all-cause mortality, and heart failure hospitalization), in women versus men were analyzed using two Cox proportional hazard models, adjusted for randomized treatment and key baseline characteristics respectively. Time-to-event analyses were performed in subgroups with or without history of cardiovascular disease using Cox proportional hazards models that included gender, subgroup, randomized treatment, and gender-by-subgroup interactions. Results. Of 9901 participants, 46.3% were women. Significantly fewer women than men had a cardiovascular disease history. Although most women met treatment targets for blood pressure (96.7%) and lipids (72.8%), fewer women than men met the target for cardioprotective therapies at baseline and after two years, particularly those with prior cardiovascular disease, who used less renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors, statins, and aspirin than men. Despite these differences, women had lower hazards than men for all outcomes except stroke. No significant gender and cardiovascular disease history interactions were identified for cardiovascular outcomes. Conclusions. In REWIND, most women met clinically relevant treatment targets, but in lower proportions than men. Women had a lower risk for all cardiovascular outcomes except stroke. Clinical trials.gov registration number: NCT01394952
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».