Sotagliflozin and Kidney and Cardiorenal Outcomes in SCORED
Notice bibliographique
Résumé
Background: SGLT2 inhibitors reduce kidney and cardiovascular (CV) outcomes in patients with and without type 2 diabetes (T2D). The aim of this exploratory analysis was to evaluate the effect of sotagliflozin (SOTA), a dual SGLT1 and 2 inhibitor, on kidney and cardiorenal outcomes in patients with T2D and chronic kidney disease (CKD). Methods: SCORED, a Phase 3, double-blind, placebo-controlled study, randomized 10,584 patients with T2D, CKD, and CV risk factors to SOTA or placebo (1:1). Kidney criteria for inclusion were an eGFR 25 to 60 mL/min/1.73m2 regardless of UACR. The outcomes in this analysis included kidney and cardiorenal composites derived using laboratory values, with treatment comparisons by proportional hazards models. Results: At baseline, median eGFR was 45 mL/min/1.73m2 and 35, 34, and 31% of patients were categorized as having normo-, micro-, and macroalbuminuria, respectively. Over a median follow up of 16 months, SOTA reduced the primary CV endpoint by 26% (p<0.001). SOTA reduced the risk of the composite of first event of 50% decline in eGFR, eGFR<15 mL/min/1.73m2, chronic dialysis, renal transplant, or renal or CV death (p=0.0023, Figure 1). Results were generally consistent when using different eGFR decline thresholds and/or only renal death (all p<0.01, Figure 2). Conclusions: SOTA reduced the risk of kidney and cardiorenal endpoints in patients with T2D and CKD. Funding: Commercial Support - Lexicon Pharmaceuticals, Inc.Figure 1.: First event within cardiorenal compositeFigure 2.: Forest plot of various cardiorenal composites
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».