Design and Baseline Characteristics of the FIND-CKD Trial: Efficacy of Finerenone on Kidney Disease Progression in People with Non-Diabetic CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: Finerenone, a selective, nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist, improved kidney and cardiovascular (CV) outcomes in people with CKD and type 2 diabetes (T2D) in two phase 3 outcome trials. However, CKD is due to non-diabetic etiologies in most people across many parts of the world. The effects of finerenone on kidney outcomes in people with CKD without diabetes are being investigated in the FIND-CKD trial (NCT05047263 and EudraCT: 2021-000421-27). Methods: FIND-CKD is a randomized, double-blind, and placebo-controlled phase 3 trial for people with CKD of non-diabetic etiology. People with a urine albumin-to-creatinine ratio of ≥200-≤3500 mg/g and estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥25-<90 ml/min/1.73 m2 at screening are randomized 1:1 to once daily 10 or 20 mg finerenone or placebo on top of optimized renin-angiotensin system blockade. The primary efficacy outcome is total eGFR slope, defined as the mean annual rate of change in eGFR from baseline to month 32. Secondary efficacy outcomes include a combined cardiorenal composite outcome comprising time to kidney failure, sustained ≥57% decrease in eGFR, hospitalization for heart failure or CV death, as well as separate kidney and CV composite outcomes. Adverse events are recorded to assess tolerability and safety. Results: The FIND-CKD trial will study the efficacy and safety of finerenone in people with non-diabetic causes of CKD at high risk of disease progression. The first patient was enrolled in September 2021 and patient enrolment completed in May 2023. Baseline clinical characteristics and demographics will be presented. Conclusions: FIND-CKD is the first phase 3 trial of finerenone in people with CKD of non-diabetic etiology. This trial will determine the potential expanded role for finerenone for the treatment of CKD beyond T2D. Funding: Commercial Support - The study and this analysis were funded by Bayer AG, Wuppertal, Germany. Medical writing and/or editorial assistance was provided by Charlotte Simpson, PhD, and Melissa Ward, BA, both of Scion, London, UK. This assistance was funded by Bayer AG, Wuppertal Germany according to Good Publication Practice guidelines.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».