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Enregistrement W4391028843 · doi:10.1161/jaha.123.031586

Primary and Secondary Cardiovascular and Kidney Prevention With Canagliflozin: Insights From the CANVAS Program and CREDENCE Trial

2024· article· en· W4391028843 sur OpenAlexafffund
Abhinav Sharma, Amir Razaghizad, Abdulaziz Joury, Adeera Levin, Harpreet S. Bajaj, G.B. John Mancini, Norman C. Wong, April Slee, Fernando G. Ang, Wally Rapattoni, Brendon L. Neuen, Clare Arnott, Vlado Perkovic, Kenneth W. Mahaffey

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensBrampton Civic HospitalBC Innovation CouncilUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthIdorsia PharmaceuticalsIngham Institute for Applied Medical ResearchAstellas PharmaSanofiKidney Foundation of CanadaKowa CompanyGilead SciencesPfizerNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAmgenEli Lilly and CompanyAstraZenecaNovo NordiskVerily Life SciencesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WashingtonAmerican Heart Association
Mots-clésCanagliflozinMedicineKidney diseaseInternal medicineDiabetes mellitusType 2 diabetesHazard ratioProportional hazards modelEmpagliflozinPlaceboClinical trialEndocrinologyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background This study evaluated the effects of canagliflozin in patients with type 2 diabetes with and without prevalent cardiovascular disease (secondary and primary prevention). Methods and Results This was a pooled participant‐level analysis of the CANVAS (Canagliflozin Cardiovascular Assessment Study) Program and CREDENCE (Canagliflozin and Renal Events in Diabetes With Established Nephropathy Clinical Evaluation) trial. The CANVAS Program included participants with type 2 diabetes at elevated cardiovascular risk, whereas the CREDENCE trial included participants with type 2 diabetes and albuminuric chronic kidney disease. Hazard ratios (HRs) with interaction terms were obtained from Cox regression models to estimate relative risk reduction with canagliflozin versus placebo across the primary and secondary prevention groups. We analyzed 5616 (38.9%) and 8804 (61.1%) individuals in the primary and secondary prevention subgroups, respectively. Primary versus secondary prevention participants were on average younger (62.2 versus 63.8 years of age) and more often women (42% versus 31%). Canagliflozin reduced the risk of major adverse cardiovascular events (HR, 0.84 [95% CI, 0.76–0.94]) consistently across primary and secondary prevention subgroups ( P interaction =0.86). Similarly, no treatment effect heterogeneity was observed with canagliflozin for hospitalization for heart failure, cardiovascular death, end‐stage kidney disease, or all‐cause mortality (all P interaction >0.5). Conclusions Canagliflozin reduced cardiovascular and kidney outcomes with no statistical evidence of heterogeneity for the treatment effect across the primary and secondary prevention subgroups in the CANVAS Program and CREDENCE trial. Although studies on the optimal implementation of canagliflozin within these populations are warranted, these results reinforce canagliflozin's role in cardiorenal prevention and treatment in individuals with type 2 diabetes. Registration URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifiers: NCT01032629, NCT01989754, NCT02065791.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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