Glucagon‐like peptide 1 receptor agonists in patients with type 2 diabetes with and without chronic heart failure: A meta‐analysis of randomized placebo‐controlled outcome trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP1-RA) reduce atherosclerotic events in patients with type 2 diabetes (T2D) and a high cardiovascular risk. The effect of GLP1-RA to reduce heart failure (HF) has been inconsistent across T2D trials, and individual trials were underpowered to assess the effect of GLP1-RA according to HF history. In this meta-analysis we aim to assess the effect of GLP1-RA in patients with and without HF history in stable ambulatory patients with T2D. METHODS: Random-effects meta-analysis of placebo-controlled trials. The hazard ratio (HR) and 95% confidence intervals (95% CI) were extracted from the treatment effect estimates of HF subgroup analyses reported in each individual study. The primary outcome was a composite of HF hospitalization or cardiovascular death. RESULTS: In total, 54 092 patients with T2D from seven randomized controlled trials were included, of whom 8460 (16%) had HF history. Compared with placebo, GLP1-RA did not reduce the composite of HF hospitalization or cardiovascular death in patients with HF history: HR 0.96, 95% CI: 0.84-1.08, but reduced this outcome in patients without HF history: HR 0.84, 95% CI: 0.76-0.92. GLP1-RA did not reduce all-cause death in patients with HF history: HR 0.98, 95% CI: 0.86-1.11, but reduced mortality in patients without HF history: HR 0.85, 95% CI: 0.79-0.92. GLP1-RA reduced atherosclerotic events regardless of HF history: HR 0.85, 95% CI: 0.75-0.97 with HF, and HR 0.88, 95% CI: 0.83-0.93 without HF. CONCLUSIONS: Treatment with GLP1-RA did not reduce HF hospitalizations and mortality in patients with concomitant T2D and HF, but may prevent new-onset HF and mortality in patients with T2D without HF. The reduction of atherosclerotic events with GLP1-RA was not influenced by HF history status.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».