Dapagliflozin treatment of patients with chronic kidney disease without diabetes across different albuminuria levels (OPTIMISE-CKD)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background We compared kidney and cardiorenal protection in patients without type 2 diabetes across urine albumin–creatinine ratio (UACR) levels after initiation on dapagliflozin for the treatment of chronic kidney disease (CKD). Methods OPTIMISE-CKD is an observational study describing dapagliflozin treatment for CKD. Adult patients with CKD without type 2 diabetes were included in the primary analysis. Baseline UACR was grouped as normal/mildly elevated (0–29 mg/g), low (30–200 mg/g) and high (>200 mg/g). Outcomes were estimated glomerular filtration rate (eGFR) trajectories/slopes, cardiorenal complications and all-cause mortality. Results In total, 1480 patients had low (n = 796) and high (n = 684) UACR. The two groups were similar at baseline, aged 75 and 74 years, and 42% and 39% female, respectively. After dapagliflozin initiation, an acute eGFR dip of 3 mL/min/1.73 m2 was observed, followed by a flat development in both groups. The eGFR slope [95% confidence interval (CI)] for patients with low UACR was 0.79 mL/min/1.73 m2 per year (–0.59, 2.56), and similar to patients with high UACR [0.40 mL/min/1.73 m2 per year (–0.46, 1.38)]. Risks of cardiorenal complications and all-cause mortality were similar, with adjusted hazard ratios of 0.89 (95% CI 0.66, 1.19) and 1.10 (95% CI 0.63, 1.92), respectively. Analogous results were found in those with normal/mildly elevated UACR. Conclusions Dapagliflozin in patients without type 2 diabetes for the treatment of CKD demonstrated similar kidney protection, cardiorenal and all-cause mortality risk across UACR levels. This suggests that the efficacy of dapagliflozin found in clinical trials expands to real-world patients with CKD, regardless of albuminuria levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».