120-OR: Efficacy of Tirzepatide in Achieving the Composite Endpoints of Glycemic, Blood Pressure, and Lipid Goals in SURMOUNT-2
Notice bibliographique
Résumé
In the SURMOUNT-2 (SM-2) trial of adults with overweight/obesity and type 2 diabetes (T2D), tirzepatide (TZP), a once weekly GIP/GLP-1 receptor agonist, significantly reduced body weight (BW) in conjunction with a reduced calorie diet and increased physical activity. This post-hoc analysis assessed the proportion of participants achieving composite endpoints of BP <130/80 mm Hg, non-HDL <130 mg/dl, and three HbA1c thresholds of <7%, < 6.5% and <5.7% at 72 weeks. Logistic regression with missing value imputed by mixed model repeated measures, using the efficacy estimand, assessed participants who achieved the composite endpoints, in the 10mg (N=312) or 15mg (N=311) TZP groups, versus placebo (PBO) (N=315). Overall baseline mean BW was 100.7 kg, BMI 36.1kg/m2, HbA1c 8.02%, BP 130.5/79.8 mm Hg and non-HDL 132.5 mg/dl. For 15mg TZP, 33.8%, 32.8%, and 25.9% of participants achieved the composite endpoints versus 7.5%, 3.9%, and 0.7% of PBO at 72 weeks (Fig). Findings for the TZP 10mg group were similar to those observed in the 15mg group. In people with T2D and overweight/obesity, higher proportion of participants receiving TZP achieved clinically meaningful composite endpoints, which included BP, lipids and HbA1c goals compared to PBO. This suggests that TZP can help achieve multiple clinical goals, in addition to meaningful weight loss, important for improving cardiometabolic health. Disclosure N. Sattar: Other Relationship; Abbott, Amgen Inc., AstraZeneca, Boehringer-Ingelheim, Eli Lilly and Company, AbbVie Inc. Consultant; Menarini-Ricerche. Other Relationship; Novartis AG, Novo Nordisk, Pfizer Inc., Roche Diagnostics, American Diabetes Association, Medscape. A.Y.Y. Cheng: Advisory Panel; Abbott. Speaker's Bureau; Amgen Inc., AstraZeneca, Bausch Health. Advisory Panel; Bayer Inc. Speaker's Bureau; Abbott, Bayer Inc. Research Support; Applied Therapeutics Inc. Advisory Panel; Boehringer-Ingelheim. Speaker's Bureau; Boehringer-Ingelheim, Dexcom, Inc. Advisory Panel; Dexcom, Inc., Eli Lilly and Company. Speaker's Bureau; Eli Lilly and Company. Advisory Panel; Eisai Inc. Speaker's Bureau; GlaxoSmithKline plc. Advisory Panel; HLS Therapeutics Inc. Speaker's Bureau; HLS Therapeutics Inc., Insulet Corporation. Advisory Panel; Insulet Corporation, Janssen Pharmaceuticals, Inc. Speaker's Bureau; Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medtronic. Advisory Panel; Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Novo Nordisk. Research Support; Novo Nordisk. Speaker's Bureau; Pfizer Inc. Advisory Panel; Sanofi. Speaker's Bureau; Sanofi. Research Support; Sanofi. Advisory Panel; Takeda Canada, AstraZeneca, Sanofi. Consultant; Abbott, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer-Ingelheim, Dexcom, Inc., Eisai Inc., Eli Lilly and Company, Insulet Corporation, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk, Sanofi, Takeda Pharmaceutical Company Limited. I. Benabbad: Employee; Eli Lilly and Company. C. Lee: Employee; Eli Lilly and Company. Stock/Shareholder; Eli Lilly and Company. S. See: Employee; Eli Lilly and Company. J. Leech: Employee; Eli Lilly and Company. D. Mojdami: Employee; Eli Lilly and Company.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».