Changes in cardiac and vascular haemodynamics as potential mediators of improvements in cardiovascular and kidney outcomes with empagliflozin in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Evaluate changes in haemodynamic markers as mediators of cardiovascular (CV) and kidney benefits with empagliflozin. METHODS: Post-hoc analysis of EMPA-REG OUTCOME in patients with type 2 diabetes (T2D) and established CV disease receiving empagliflozin (10 and 25 mg) or placebo. Outcomes were CV death, hospitalisation for heart failure [HF], HF death, incident/worsening nephropathy, new onset macroalbuminuria, and the composite of sustained estimated glomerular filtration rate decline ≥40 % from baseline, renal replacement therapy or renal death. To be considered a mediator, changes in variable (pulse pressure, mean arterial pressure and cardiac workload) over time had to be (1) affected by active treatment, (2) associated with the outcome, and (3) adjustment for changes over time must reduce treatment effect versus an unadjusted analysis. Variables were evaluated in Cox regression analyses. RESULTS: Pulse pressure, mean arterial pressure and cardiac workload were significantly reduced by empagliflozin vs placebo. Using change from baseline to Week 12 or sensitivity analyses (time-dependent updated mean and current change from baseline) of these CV parameters, only small impacts on empagliflozin effect on CV and kidney outcomes were shown. CONCLUSIONS: Improvements in haemodynamic parameters did not substantially mediate empagliflozin benefits on CV and kidney outcomes in patients with T2DM and established CV disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».