Cardiovascular and renal outcomes with varying degrees of kidney disease in high‐risk people with type 2 diabetes: An epidemiological analysis of data from the AMPLITUDE‐O trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate the incidence of a major adverse cardiovascular event (MACE) and a composite kidney outcome across estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) levels, and to determine whether efpeglenatide's effect varies with these indices. MATERIALS AND METHODS: AMPLITUDE-O trial data were used to estimate the relationship of eGFR, UACR, and Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) category to the hazard of MACE and the kidney composite. Interactions on these outcomes between eGFR and the UACR, and between each of these variables and efpeglenatide were also assessed. RESULTS: Baseline eGFR and UACR were available for 3983 participants (mean age 64.5 years). During a median follow-up of 1.8 years, the hazards of MACE and the kidney composite for the lowest versus highest eGFR third were 1.6 (95% confidence interval [CI] 1.2, 2.2) and 2.3 (95% CI 1.9, 2.8), respectively. The hazards for the highest versus the lowest UACR third were 2.3 (95% CI 1.8, 3.1) and 18.0 (95% CI 12.7, 25.5), respectively, and for the high- versus low-risk KDIGO categories the hazards were 2.4 (95% CI 1.8, 3.1) and 16.0 (95% CI 11.6, 22.0), respectively. eGFR and UACR were independent determinants of both outcomes, but negatively interacted with each other for the kidney outcome. Efpeglenatide's effect on both outcomes did not vary with any kidney disease measure (all interaction p values ≥0.26). CONCLUSIONS: In high-risk people with diabetes, eGFR, UACR, and KDIGO category have different relationships to incident cardiovascular and kidney outcomes. The beneficial effect of efpeglenatide on these outcomes is independent of kidney-related risk category.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».