318-OR: Tirzepatide Reduces Albuminuria in Patients with T2D—Post Hoc Pooled Analysis of SURPASS 1–5
Notice bibliographique
Résumé
In SURPASS 4, the GIP/GLP-1 receptor agonist tirzepatide (TZP) showed a potential kidney protective effect in people with T2D and high CV risk by slowing the rate of eGFR decline and reducing urine albumin-creatinine ratio (UACR) vs insulin glargine over 2 years. In this post-hoc analysis, we explored effects of TZP on UACR changes in SURPASS 1-5 trials. UACR (% difference) for TZP (5, 10, 15 mg) vs comparators (COMPs) was analyzed. Analyses were conducted in the pooled entire SURPASS 1-5 population and populations pooled by COMP: placebo (SURPASS 1 & 5); active (SURPASS 2 [semaglutide 1 mg] & SURPASS 3-4 [insulins]); and insulins. In each pooled population, data were examined in all patients and in subgroups defined by baseline UACR ≥30 mg/g or eGFR <60 mL/min/1.73m2. Mixed model for repeated measures was used to analyze on-treatment data from baseline up to the end of treatment visit. UACR data was available in 6263 patients of whom 1846 had UACR ≥30 mg/g and 537 had eGFR <60 mL/min/1.73m2. UACR decreased more with TZP 5, 10, and 15 mg vs COMPs in pooled SURPASS 1-5 and consistently across pooled placebo, active, and insulin COMP studies (Table). UACR lowering appeared more pronounced in subgroups with baseline UACR ≥30 mg/g or eGFR <60 mL/min/1.73m2. In people with T2D, including those with reduced kidney function, TZP decreased UACR vs COMPs to a clinically relevant degree, supporting a potential kidney protective effect. Disclosure H.L.Heerspink: Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bayer Inc., Eli Lilly and Company, Chinook Therapeutics Inc., CSL Behring, Gilead Sciences, Inc., George Clinical, Merck & Co., Inc., Janssen Research & Development, LLC, Traveere Pharmaceuticals, Novo Nordisk. K.R.Tuttle: Consultant; Lilly, AstraZeneca, Gilead Sciences, Inc., Research Support; Bayer Inc., Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., Novo Nordisk, Goldfinch Bio, Inc., Traveere Pharmaceuticals. I.Pavo: Employee; Eli Lilly and Company. A.Haupt: Employee; Lilly, Stock/Shareholder; Lilly. Z.Yang: Employee; Eli Lilly and Company. R.Wiese: Employee; Eli Lilly and Company. A.Hemmingway: Employee; Eli Lilly and Company, Stock/Shareholder; Eli Lilly and Company. D.Cherney: Other Relationship; Boehringer Ingelheim-Lilly, Merck, AstraZeneca, Sanofi, Mitsubishi-Tanabe, Abbvie, Janssen, Bayer, Prometic, BMS, Maze, Gilead, CSL-Behring, Otsuka, Novartis, Youngene, Lexicon and Novo-Nordisk, Research Support; Boehringer Ingelheim-Lilly, Merck, Janssen, Sanofi, AstraZeneca, CSL-Behring and Novo-Nordisk. N.Sattar: Advisory Panel; Amgen Inc., Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Novartis, Roche Diagnostics, Consultant; Afimmune Limited, Hanmi Pharm. Co., Ltd., Pfizer Inc., Other Relationship; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharma GmbH&Co.KG, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk, Sanofi, Research Support; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharma GmbH&Co.KG, Novartis, Roche Diagnostics. Funding Eli Lilly and Company
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».