Canagliflozin Across the Spectrum of Kidney Function and Albuminuria: Integrated Data from CANVAS and CREDENCE
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and chronic kidney disease (CKD) are at very high risk of cardiovascular events and kidney failure. While canagliflozin reduces the risk of these outcomes, the consistency of this effect across all levels of estimated glomerular filtration rate (eGFR) and urinary albumin:creatinine ratio (UACR) remains uncertain. Methods: We pooled individual participant data from the CANVAS Program (n=10,142) and CREDENCE trial (n=4,401) to assess the effect of canagliflozin on a primary composite outcome of myocardial infarction, stroke, heart failure, doubling of serum creatinine, kidney failure, cardiovascular or kidney death. The effect of canagliflozin was assessed using Cox regression models with treatment by subgroup interaction terms stratified by trial. Results: 2,051/14,543 (14%) participants experienced the primary outcome over a median follow-up of 2.5 years. Overall, canagliflozin reduced the risk of the primary outcome (HR 0.77, 95% 0.70-0.84; Figure). The magnitude of relative benefit increased as eGFR declined (P-trend=0.0067; Figure) with some evidence of greater relative benefit at higher UACR (P-trend=0.057; Figure). Lower eGFR and higher UACR levels were independently associated with cardio-renal risk. Consequently, absolute risk reductions increased more than 5-fold across lower eGFR categories and more than 9-fold across higher UACR categories (Figure). Conclusions: Canagliflozin reduces the risk of cardio-renal outcomes in people with T2DM; the magnitude of relative and absolute protection varies by severity of CKD. Funding: Commercial Support - Janssen funded the CANVAS and CREDENCE trials. This analysis was not specifically funded and conducted independent of the trial sponsors.
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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 | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».