MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402066452 · doi:10.1161/circulationaha.124.071689

Cardiovascular, Kidney, and Safety Outcomes With GLP-1 Receptor Agonists Alone and in Combination With SGLT2 Inhibitors in Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4402066452 sur OpenAlexaff
Brendon L. Neuen, Robert A. Fletcher, Lauren Heath, Adam Perkovic, Muthiah Vaduganathan, Sunil V. Badve, Katherine R. Tuttle, Richard E. Pratley, Hertzel C. Gerstein, Vlado Perkovic, Hiddo J.L. Heerspink

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisType 2 diabetesDiabetes mellitusGlucagon-like peptide 1 receptorPharmacologyIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyReceptorAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: GLP-1 (glucagon-like peptide-1) receptor agonists and SGLT2 (sodium-glucose cotransporter 2) inhibitors both improve cardiovascular and kidney outcomes in people with type 2 diabetes. We conducted a systematic review and meta-analysis to assess the effects of GLP-1 receptor agonists on clinical outcomes with and without SGLT2 inhibitors. METHODS: We searched MEDLINE and Embase databases from inception until July 12, 2024, for randomized, double-blind, placebo-controlled outcome trials of GLP-1 receptor agonists in type 2 diabetes that reported treatment effects by baseline use of SGLT2 inhibitors, with findings supplemented by unpublished data. We estimated treatment effects by baseline SGLT2 inhibitor use using inverse variance-weighted meta-analysis. The main cardiovascular outcomes were major adverse cardiovascular events (nonfatal myocardial infarction, stroke, or cardiovascular death) and hospitalization for heart failure. Kidney outcomes included a composite of ≥50% reduction in estimated glomerular filtration rate, kidney failure or death caused by kidney failure, and annualized rate of decline in estimated glomerular filtration rate (estimated glomerular filtration rate slope). Serious adverse events and severe hypoglycemia were also evaluated. This meta-analysis was registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; CRD42024565765). RESULTS: We identified 3 trials with 1743 of 17 072 (10.2%) participants with type 2 diabetes receiving an SGLT2 inhibitor at baseline. GLP-1 receptor agonists reduced the risk of major adverse cardiovascular events by 21% (hazard ratio [HR], 0.79 [95% CI, 0.71–0.87]), with consistent effects in those receiving and not receiving SGLT2 inhibitors at baseline (HR, 0.77 [95% CI, 0.54–1.09] and HR, 0.79 [95% CI, 0.71–0.87], respectively; P -heterogeneity=0.78). The effect on hospitalization for heart failure was similarly consistent regardless of SGLT2 inhibitor use (HR, 0.58 [95% CI, 0.36–0.93] and HR, 0.73 [95% CI, 0.63–0.85]; P -heterogeneity=0.26). Effects on the composite kidney outcome (risk ratio, 0.79 [95% CI, 0.66–0.95]) and estimated glomerular filtration rate slope (0.78 mL/min/1.73 m 2 /y [95% CI, 0.57–0.98]) also did not vary according to SGLT2 inhibitor use ( P -heterogeneity=0.53 and 0.94, respectively). Serious adverse effects and severe hypoglycemia were also similar regardless of SGLT2 inhibitor use ( P -heterogeneity=0.29 and 0.50, respectively). CONCLUSIONS: In people with type 2 diabetes, the cardiovascular and kidney benefits of GLP-1 receptor agonists are consistent regardless of SGLT2 inhibitor use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,040
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207