Effects of Veverimer on Serum Bicarbonate and Physical Function in Elderly Patients with Metabolic Acidosis in CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Use of NaHCO3 to treat acidotic pts with CKD increases daily Na load which may be particularly detrimental to elderly pts who may have hypertension and congestive heart failure. Veverimer is a non-absorbed polymer that treats metabolic acidosis (MA) by binding and removing HCl from the GI tract. It is not an exchange resin and does not introduce unwanted cations such as Na or K. In Phase 3 randomized, blinded, placebo-controlled trials, veverimer significantly increased serum bicarbonate and improved subjective and objective measures of physical function in pts with MA in CKD (Wesson et al. Lancet, 2019). Here we report data from pts aged ≥65 yrs from these studies. Methods: Patients were treated for up to 1 yr with veverimer or placebo with frequent determinations of blood bicarbonate. Physical function was assessed at Baseline and Weeks 12, 40, and 52 using the KDQOL-PFD which quantifies limitations on daily activities and by performance on the repeated chair stand (RCS) test. Results: Of the 217 pts randomized, 113 (52%) were ≥65 yrs (mean 72 yrs). Select comorbidities included HTN (98%), diabetes (70%), and CHF (40%). At Baseline, the mean eGFR was 30.7 mL/min/1.73m2 and the mean serum bicarbonate was 17.2 mEq/L. In this elderly cohort, more pts receiving veverimer met the primary study endpoint, had a significant increase in serum bicarbonate, and improved both KDQOL-PFD scores and RCS time (Table) compared with placebo. These effects of veverimer exceeded the minimal clinically important difference for both the KDQOL-PFD (+3 to +5 points) and RCS (-1.7 seconds). Safety was similar in both treatment groups. Conclusions: In older adults with CKD, treatment with veverimer significantly increased serum bicarbonate levels and improved how pts felt and functioned. The safety of veverimer was not different from placebo. Funding: Commercial Support - Tricida, Inc.P-values are vs. placebo; An ANCOVA rank-based method was used for physical function endpoints *Based on evaluable patients enrolled in controlled extension study (placebo, n=38; veverimer, n=58)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».