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Enregistrement W4380795717 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.14726

Abstract 14726: Serial Assessment of Cardiac Biomarkers and Risk of Cardiovascular Death or Hospitalization for Heart Failure in DECLARE-TIMI 58

2022· article· en· W4380795717 sur OpenAlexaff
David D. Berg, Stephen D. Wiviott, Itamar Raz, Petr Jarolı́m, Erica L. Goodrich, Ofri Mosenzon, Avivit Cahn, Deepak L. Bhatt, Lawrence A. Leiter, Darren K. McGuire, John Wilding, Ingrid Gause‐Nilsson, Marc S. Sabatine, David A. Morrow

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHeart failureHazard ratioCardiologyBiomarkerNatriuretic peptideDyslipidemiaCohortType 2 diabetesRandomized controlled trialSurrogate endpointTIMIDapagliflozinDiabetes mellitusMyocardial infarctionEndocrinologyDiseaseConventional PCI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Circulating cardiovascular (CV) biomarkers, including N-terminal pro-B type natriuretic peptide (NT-proBNP) and high-sensitivity troponin T (hsTnT), are associated with risk of heart failure (HF) events in patients (pts) with type 2 diabetes (T2D). Less is known about the prognostic significance of changes in these biomarkers over time or the early effects of the SGLT2i dapagliflozin (dapa) on these markers. Methods: DECLARE-TIMI 58 was a randomized, placebo-controlled trial of dapa in 17,160 pts with T2D (median f/u = 4.2y). NT-proBNP & hsTnT (Roche) were measured at baseline & 6 mo. The outcome of interest was CV death (CVD) or hosp for HF (HHF). Outcome analyses were performed from a landmark of the 6-mo study visit with pts categorized by change in each biomarker over the first 6 mo. Hazard ratios were adjusted for baseline biomarker value, randomized treatment, age, sex, race, smoking, eGFR, prior HF, BMI, T2D duration, insulin use, CAD, prior MI, ischemic stroke, PAD, dyslipidemia, & hypertension. Linear mixed models were used to assess the effect of dapa on log-transformed NT-proBNP & hsTnT. Results: Serial NT-proBNP & hsTnT values were available in 13,459 pts (78%). Among pts allocated to placebo (n=6,698), NT-proBNP was more dynamic than hsTnT (≥20% change from baseline in 71% vs. 33% of pts; p<0.001). In the full cohort, independent of randomized treatment, there was a stepwise graded relationship between change in NT-proBNP & hsTnT and risk of CVD/HHF, whereby increases in either biomarker were associated with higher risk and decreases in either biomarker were associated with lower risk (p-trend for adj-HR <0.001 for each). Considered together, changes in the 2 markers were complementary ( Fig ; p<0.001). Dapa significantly reduced NT-proBNP (relative LS mean change, -6% [-4% to -8%]; p<0.001) but not hsTnT (0% [-1% to +1%]; p=0.92) over 6 mo. Conclusions: Early changes in hsTnT & NT-proBNP are associated with subsequent risk of CVD/HHF in pts with T2D.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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