#4441 KIDNEY DISEASE OUTCOMES WITH SEMAGLUTIDE VERSUS PLACEBO ACROSS BASELINE KDIGO RISK CATEGORIES: A POST HOC ANALYSIS OF SUSTAIN 6
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims The Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) risk categories classify risk of progression of chronic kidney disease (CKD) and cardiovascular (CV) complications based on estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urinary albumin:creatinine ratio (UACR). Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) are recommended by the KDIGO 2022 Clinical Practice Guidelines for Diabetes and CKD in patients with type 2 diabetes (T2D) and CKD who need better glycaemic control or CV risk reduction. In patients with T2D, once-weekly (OW) semaglutide, a GLP-1RA, reduces albuminuria and may preserve eGFR compared with placebo, irrespective of baseline eGFR or UACR. The aim of this analysis was to assess the treatment effects on kidney outcomes of OW semaglutide by KDIGO risk category at baseline compared with placebo. Method In a post hoc analysis from the SUSTAIN 6 trial (NCT01720446), randomised patients with T2D (N = 3,297) treated with OW semaglutide (0.5 and 1.0 mg) or placebo were stratified by baseline KDIGO risk category (low, moderate, high, and very high). The median follow-up time was 2.1 years. The treatment effect on the adjudicated endpoint of time to first new or worsening nephropathy (a composite of macroalbuminuria onset, doubling of serum creatinine and eGFR <45 mL/min/1.73 m2, need for kidney replacement therapy, or death due to kidney disease) across KDIGO categories was analysed using Cox regression. Analyses of treatment for eGFR slope and change in UACR (log-transformed) across KDIGO categories were performed using random slope modelling and mixed models adjusted for baseline UACR and assessed at 104 weeks. Results Participants with baseline eGFR and UACR values (N = 3,238) were stratified in to the low (n = 1,596 [49%]; 60% male; mean 64 years), moderate (n = 831 [26%]; 62% male; mean 65 years), high (n = 445 [14%]; 62% male; mean 66 years) and very high (n = 366 [11%]; 59% male; mean 67 years) KDIGO risk categories. Regardless of treatment group, participants in the moderate-, high- and very high-risk groups were more likely to experience the new or worsening nephropathy endpoint vs participants in the low-risk group at end of trial (hazard ratios [95% confidence intervals] 15.7 [8.0;35.7], 15.7 [7.7;36.6] and 23.9 [11.5;55.9], respectively). The treatment effect of OW semaglutide vs placebo was comparable in the low-, moderate-, high- and very high-risk categories (n = 785, 433, 227 and 171 for semaglutide and n = 811, 398, 218 and 195 for placebo, respectively) for new or worsening nephropathy (pinteraction = 0.28), eGFR slope (pinteraction = 0.44) and change in UACR (pinteraction = 0.84; Figure). Conclusion Participants in the higher risk groups had substantially greater hazards of adverse kidney outcomes compared with participants in the low-risk group, as predicted by KDIGO risk category classification. The treatment effect of OW semaglutide vs placebo on risk of new or worsening nephropathy, eGFR slope and change in UACR was consistent across KDIGO risk categories. The ongoing FLOW kidney outcomes trial has a population with T2D and CKD that corresponds to the high- and very high-risk KDIGO categories, and it will provide primary outcome data on potential kidney-protective effects of OW semaglutide; results are anticipated in 2024.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».