Effects of Canagliflozin on Cardiovascular, Renal, and Safety Outcomes by Baseline Loop Diuretic Use: Data from the CREDENCE Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canagliflozin (CANA) reduces the risk of cardiovascular (CV) events and kidney failure in people with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and chronic kidney disease (CKD). Inherent in its mechanism of action is enhanced natriuresis and osmotic diuresis. It is unclear if the efficacy or safety of CANA is modified by concomitant diuretic use. Methods: CREDENCE randomized participants with T2DM and CKD to CANA or matching placebo. The primary outcome was a composite of end-stage kidney disease, doubling of serum creatinine, CV or renal death. We estimated effects on key efficacy and safety outcomes by baseline use of loop diuretics. Results: Of 4401 CREDENCE participants, 955 (21.7%) received loop diuretics at baseline. These participants were older (mean age 63.5 vs 62.7 y; P=0.01), with a longer diabetes duration (17.0 vs 15.5 y), lower eGFR (49.7 vs 58.0 mL/min/1.73m2), and were more like to have a history of heart failure (27.6 vs 11.3%; all P<0.0001). Unadjusted event rates were higher in those using loop diuretics (Figure). Effects of CANA on the primary outcome and other CV and renal outcomes were consistent irrespective of loop diuretic use. The risk of renal-related adverse events, acute kidney injury, and volume depletion was not elevated by loop diuretic use (data not shown; all Pinteraction>0.05).Figure.: Effect of canagliflozin on cardiovascular and renal outcomes by baseline use of loop diureticsConclusions: CANA reduces the risk of CV and renal outcomes in people with T2DM and CKD irrespective of baseline use of loop diuretics, without additional adverse effects. Funding: Commercial Support - Janssen Scientific Affairs, LLC
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».