Effect of Dapagliflozin on Risk for Fast Decline in eGFR: Analysis from DECLARE-TIMI 58 Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: SGLT2 inhibitors may lead to short term decrease in eGFR with later stabilization and long-term reduction in risk for end stage kidney disease. Fast decline (FD) in eGFR can be defined as reduction of ≥3 ml/min/1.73m2/year and is associated with poor long-term renal prognosis. In this post hoc analysis we studied the effect of dapagliflozin (dapa) on risk for FD in the DECLARE-TIMI 58 trial. Methods: In DECLARE-TIMI 58, 17,160 patients with T2D and established or increased risk for CVD, with mean baseline eGFR of 85.2 ml/min/1.73m2, were randomized to dapa vs. placebo and followed for median of 4.2 years. The risk for FD was compared between treatment arms. Results: In the time frame of 0.5 years (after stabilization) to 4 years, the proportion of patients with FD was reduced with dapa vs. placebo (26.8% vs. 37.1%, respectively, p<0.0001) and in all subgroups assessed (Figure). The mean (SD) reduction in eGFR per year was 6.3 (3.7) vs. 0.0 (2.5) ml/min/1.73m2/year in FD (N=4,788) vs. non-FD (N=10,224) patients. In patients that had FD, mean (SD) reduction in eGFR was -5.9 (3.2) vs. -6.6 (4.1) ml/min/1.73m2/year in dapa vs. placebo arm, while in patients that did not have fast decline it was 0.2 (2.5) vs. -0.2(2.5) ml/min/1.73m2/year, respectively. The proportion of patients with FD during entire study period (i.e. 0-4 years) was also reduced with dapa vs. placebo (33.6% vs. 37.0%, respectively, p<0.0001). Conclusions: Dapa reduced the risk for FD in eGFR in a broad population of patients with T2D and relatively preserved renal function, irrespective of patients’ baseline characteristics. Funding: Commercial Support - AstraZeneca
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».