407-P: Efficacy of Finerenone in Patients with Abnormal Markers of Liver Steatosis and Fibrosis—A FIDELITY Subgroup Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Finerenone, a selective, nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist, showed cardiorenal benefits vs placebo in patients with chronic kidney disease and type 2 diabetes. Here, we analyzed patients with liver function abnormalities in FIDELITY, a prespecified pooled dataset from the FIDELIO-DKD and FIGARO-DKD trials. Methods: Patients with urine albumin-to-creatinine ratio ≥30-≤5000 mg/g and estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥25 mL/min/1.73 m2 and type 2 diabetes were analyzed according to elevated transaminases, high risk of steatosis (hepatic steatosis index [HSI] >36), and risk of intermediate to advanced fibrosis (Fibrosis-4 Index [FIB-4] scores >1.30, >2.67, and >3.25). Changes in liver function and in kidney (kidney failure, sustained 57% eGFR decline, or renal death) and cardiovascular (CV; CV death, nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or hospitalization for heart failure) composite outcomes were assessed. Results: Across 13,026 patients, finerenone reduced the risk of kidney and CV outcomes compared with placebo in patients with elevated transaminases (HR=0.75; 95% CI 0.50-1.13 and HR=0.81; 95% CI 0.62-1.07, respectively), at high risk of steatosis (HR=0.75; 95% CI 0.64-0.88 and HR=0.85; 95% CI 0.77-0.95, respectively), and at high risk of intermediate fibrosis (HR=0.75; 95% CI 0.60-0.93 and HR=0.76; 95% CI 0.67-0.87, respectively), with stronger reductions in the risk of the CV composite outcome at higher FIB-4 scores (HR=0.61; 95% CI 0.41-0.92; p-value for interaction=0.13 and HR=0.48; 95% CI 0.25-0.90; p-value for interaction=0.03 for FIB-4 >2.67 and >3.25, respectively). Liver transaminase levels remained consistent between treatment groups throughout the study. Conclusions: Finerenone demonstrated robust and consistent cardiorenal benefits in patients with abnormal liver function and even more profound CV benefits in patients with higher FIB-4 scores. Disclosure N.Perakakis: Advisory Panel; Bayer Inc., Other Relationship; Novo Nordisk, Novo Nordisk. P.Kolkhof: Employee; BAYER AG. R.Lawatscheck: Employee; Bayer Inc. C.Scott: None. G.Bakris: Advisory Panel; Janssen Pharmaceuticals, Inc., Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Other Relationship; Bayer Inc. S.R.Bornstein: None. A.L.Birkenfeld: None. A.Linkermann: None. S.Anker: Advisory Panel; AstraZeneca, Novartis AG, Consultant; Bayer Inc., Boehringer Ingelheim Pharma GmbH&Co.KG, Vifor Pharma Management Ltd., Research Support; Abbott, Vifor Pharma Management Ltd. G.Filippatos: Other Relationship; Boehringer-Ingelheim, Bayer Inc., Amgen Inc., Medtronic, Vifor Pharma Management Ltd., Novartis, Servier Laboratories. B.Pitt: Consultant; Bayer Inc., AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Vifor Pharma Management Ltd., Lexicon Pharmaceuticals, Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc., KBP Bioscience, Merck & Co., Inc. P.Rossing: Other Relationship; Abbott Diagnostics, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim Inc., Novo Nordisk, Merck KGaA, Gilead Sciences, Inc., Sanofi. L.M.Ruilope: Advisory Panel; Bayer Inc.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».