Impact of Canagliflozin on Kidney and Cardiovascular Outcomes by Type 2 Diabetes Duration: A Pooled Analysis of the CANVAS Program and CREDENCE Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study was undertaken because it was unknown whether the duration of type 2 diabetes modifies the effects of sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor canagliflozin on cardiovascular (CV) and kidney outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This post hoc analysis of the Canagliflozin Cardiovascular Assessment Study (CANVAS) Program (N = 10,142) and Evaluation of the Effects of Canagliflozin on Renal and Cardiovascular Outcomes in Participants With Diabetic Nephropathy (CREDENCE) trial (N = 4,401) evaluated hazard ratios and 95% CIs using Cox proportional hazards for the effects of canagliflozin on CV and kidney outcomes, including progression and regression of albuminuria over 5-year intervals of disease duration. RESULTS: Canagliflozin had ranges of benefit across intervals of diabetes duration, with no heterogeneity for major adverse CV events, CV death or heart failure hospitalization, and kidney failure requiring therapy or doubling serum creatinine. Furthermore, canagliflozin reduced albuminuria progression and increased albuminuria regression with no interaction across all diabetes duration subgroups. CONCLUSIONS: Our findings suggest that earlier treatment with canagliflozin confers consistent cardiorenal benefits to individuals with type 2 diabetes.
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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 | 0,025 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».