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Enregistrement W4394061861 · doi:10.1161/circulationaha.124.069568

Sodium-Glucose Cotransporter-2 Inhibitors and Major Adverse Cardiovascular Outcomes: A SMART-C Collaborative Meta-Analysis

2024· review· en· W4394061861 sur OpenAlexaff
Siddharth M. Patel, Yu Mi Kang, KyungAh Im, Brendon L. Neuen, Stefan D. Anker, Deepak L. Bhatt, Javed Butler, David Z.I. Cherney, Brian Claggett, Robert A. Fletcher, William G. Herrington, Silvio E. Inzucchi, Meg Jardine, Kenneth W. Mahaffey, Darren K. McGuire, John J.V. McMurray, Bruce Neal, Milton Packer, Vlado Perkovic, Scott D. Solomon, Natalie Staplin, Muthiah Vaduganathan, Christoph Wanner, David C. Wheeler, Faı̈ez Zannad, Yujie Zhao, Hiddo J.L. Heerspink, Marc S. Sabatine, Stephen D. Wiviott

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesBaylor University Medical CenterUniversitair Medisch Centrum GroningenUniversity of GlasgowInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthRijksuniversiteit GroningenBritish Heart FoundationAuris HealthUniversity College LondonImperial College LondonNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversité de LorraineNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBaylor UniversityAstraZeneca United States
Mots-clésMedicineMeta-analysisAdverse effectTransporterPharmacologyInternal medicineIntensive care medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) consistently improve heart failure and kidney-related outcomes; however, effects on major adverse cardiovascular events (MACE) across different patient populations are less clear. METHODS: This was a collaborative trial-level meta-analysis from the SGLT2i Meta-analysis Cardio-Renal Trialists Consortium, which includes all phase 3, placebo-controlled, outcomes trials of SGLT2i across 3 patient populations (patients with diabetes at high risk for atherosclerotic cardiovascular disease, heart failure [HF], or chronic kidney disease). The outcomes of interest were MACE (composite of cardiovascular death, myocardial infarction , or stroke), individual components of MACE (inclusive of fatal and nonfatal events), all-cause mortality, and death subtypes. Effect estimates for SGLT2i versus placebo were meta-analyzed across trials and examined across key subgroups (established atherosclerotic cardiovascular disease, previous myocardial infarction, diabetes, previous HF, albuminuria, chronic kidney disease stages, and risk groups). RESULTS: A total of 78 607 patients across 11 trials were included: 42 568 (54.2%), 20 725 (26.4%), and 15 314 (19.5%) were included from trials of patients with diabetes at high risk for atherosclerotic cardiovascular disease, HF, or chronic kidney disease, respectively. SGLT2i reduced the rate of MACE by 9% (hazard ration [HR], 0.91 [95% CI, 0.87–0.96], P <0.0001) with a consistent effect across all 3 patient populations ( I 2 =0%) and across all key subgroups. This effect was primarily driven by a reduction in cardiovascular death (HR, 0.86 [95% CI, 0.81–0.92], P <0.0001), with no significant effect for myocardial infarction in the overall population (HR, 0.95 [95% CI, 0.87–1.04], P =0.29), and no effect on stroke (HR, 0.99 [95% CI, 0.91–1.07], P =0.77). The benefit for cardiovascular death was driven primarily by reductions in HF death and sudden cardiac death (HR, 0.68 [95% CI, 0.46–1.02] and HR, 0.86 [95% CI, 0.78–0.95], respectively) and was generally consistent across subgroups, with the possible exception of being more apparent in those with albuminuria ( P interaction =0.02). CONCLUSIONS: SGLT2i reduce the risk of MACE across a broad range of patients irrespective of atherosclerotic cardiovascular disease, diabetes, kidney function, or other major clinical characteristics at baseline. This effect is driven primarily by a reduction of cardiovascular death, particularly HF death and sudden cardiac death, without a significant effect on myocardial infarction in the overall population, and no effect on stroke. These data may help inform selection for SGLT2i therapies across the spectrum of cardiovascular-kidney-metabolic disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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