Cardiovascular outcomes with semaglutide by severity of chronic kidney disease in type 2 diabetes: the FLOW trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: In the FLOW trial, semaglutide reduced the risks of kidney and cardiovascular (CV) outcomes and death in participants with type 2 diabetes and chronic kidney disease (CKD). These prespecified analyses assessed the effects of semaglutide on CV outcomes and death by CKD severity. METHODS: Participants were randomized to subcutaneous semaglutide 1 mg or placebo weekly. The main outcome was a composite of CV death, non-fatal myocardial infarction (MI), or non-fatal stroke (CV death/MI/stroke) as well as death due to any cause by baseline CKD severity. CKD was categorized by estimated glomerular filtration rate < or ≥60 mL/min/1.73 m2, urine albumin-to-creatinine ratio < or ≥300 mg/g, or Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) risk classification. RESULTS: Three thousand, five hundred and thirty-three participants were randomized with a median follow-up of 3.4 years. Low/moderate KDIGO risk was present in 242 (6.8%), while 878 (24.9%) had high and 2412 (68.3%) had very high KDIGO risk. Semaglutide reduced CV death/MI/stroke by 18% [hazard ratio (HR) 0.82 (95% confidence interval 0.68-0.98); P = .03], with consistency across estimated glomerular filtration rate categories, urine albumin-to-creatinine ratio levels, and KDIGO risk classification (all P-interaction > .13). Death due to any cause was reduced by 20% [HR 0.80 (0.67-0.95); P = .01], with consistency across estimated glomerular filtration rate categories and KDIGO risk class (P-interaction .21 and .23, respectively). The P-interaction treatment effect for death due to any cause by urine albumin-to-creatinine ratio was .01 [<300 mg/g HR 1.17 (0.83-1.65); ≥300 mg/g HR 0.70 (0.57-0.85)]. CONCLUSIONS: Semaglutide significantly reduced the risk of CV death/MI/stroke regardless of baseline CKD severity in participants with type 2 diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».