Effects of tirzepatide versus insulin glargine 100U/ml on kidney outcomes in people with type 2 diabetes in SURPASS-4
Notice bibliographique
Résumé
Question Does treatment with tirzepatide (TZP 5, 10, 15mg) result in more favourable changes of markers of diabetic kidney disease in people with T2D and high CV risk compared to iGlar? Methodology We compared progression to pre-specified kidney endpoints between TZP and iGlar. Composite kidney outcomes in SURPASS-4 were analysed: endpoint 1 (eGFR [CKD-EPI] decline ≥ 40% from baseline, renal death, progression to end stage kidney disease, new onset macroalbuminuria) and endpoint 2 (endpoint 1 without new onset macroalbuminuria). Data were examined within the entire study population, and in subgroups defined by baseline SGLT2i use, urine albumin-creatinine ratio (UACR) ≥ 30mg/g, eGFR<60ml/min/1.73m 2 and in those at high risk for kidney related outcomes, defined as eGFR<75ml/min per 1.73m 2 and macroalbuminuria, or eGFR<45 ml/min per 1.73m 2 . Results At baseline, participants (N=1995, age 63.6 years, HbA1c 8.5%) had a mean eGFR of 81.3ml/min per 1.73m 2 ; 17% had eGFR<60 ml/min per 1.73m 2 , 28% microalbuminuria (UACR 30-300mg/g) and 8% macroalbuminuria (UACR > 300mg/g). During the follow-up to 104 weeks, TZP participants experienced significantly fewer renal outcomes versus iGlar (HR [95% CI]=0.58 [0.43, 0.80]), especially new onset of macroalbuminuria (0.41 [0.26, 0.66]) was reduced, while the new onset of eGFR decline ≥ 40% (0.86 [0.56, 1.33]) was not significantly different between groups. Conclusions In people with T2D and high cardiovascular risk, TZP reduced markers of diabetic kidney disease risk. Publication History Article published online: 02 May 2023 © 2023. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».