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Enregistrement W4402211609 · doi:10.1681/asn.0000000000000491

Effects of Sodium-Glucose Cotransporter-2 Inhibitors on Kidney Outcomes across Baseline Cardiovascular-Kidney-Metabolic Conditions

2024· article· en· W4402211609 sur OpenAlexaff
Tariq Jamal Siddiqi, David Z.I. Cherney, Hasan Fareed Siddiqui, Tazeen H. Jafar, James L. Januzzi, Muhammad Shahzeb Khan, Adeera Levin, Nikolaus Marx, Janani Rangaswami, Jeffrey M. Testani, Muhammad Usman, Christoph Wanner, Faı̈ez Zannad, Javed Butler

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research Council
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineDiabetes mellitusRenal functionHazard ratioHeart failureType 2 Diabetes MellitusType 2 diabetesAlbuminuriaCreatinineEmpagliflozinClinical endpointPlaceboEndocrinologyCardiologyConfidence intervalRandomized controlled trialPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Points Sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors slowed the rate of eGFR slope decline in patients with heart failure, CKD, and type 2 diabetes mellitus and in all combinations of multimorbid conditions among these diseases. SGLT2 inhibitors decreased kidney composite outcomes among all disease states and different combinations of multimorbidity, except in patients with heart failure with preserved ejection fraction and heart failure without type 2 diabetes mellitus. SGLT2 inhibitors were found to decrease the risk of kidney failure in patients with type 2 diabetes mellitus and also in those with CKD. Background The effects of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2is) on kidney outcomes in patients with varying combinations of heart failure, CKD, and type 2 diabetes mellitus have not been quantified. Methods PubMed and Scopus were queried up to December 2023 for primary and secondary analyses of placebo-controlled trials of SGLT2is in patients with heart failure, CKD, or type 2 diabetes mellitus. Outcomes of interest were composite kidney end point (combination of eGFR <15 ml/min per 1.73 m 2 , sustained doubling of serum creatinine, varying percent change in eGFR, and need for KRT), rate of eGFR slope decline, and albuminuria progression. Hazard ratios (HRs) and mean differences with their 95% confidence intervals (CIs) were extracted onto an Excel sheet, and the results were then pooled using a random-effect model through Review Manager (version 5.3, Cochrane Collaboration). Results Eleven trials ( n =80,928 patients) were included. Compared with the placebo, SGLT2is reduced the risk of the composite kidney end point by 41% (HR, 0.59; 95% CI, 0.42 to 0.83) in heart failure with reduced ejection fraction, 36% (HR, 0.64; 95% CI, 0.55 to 0.73) in CKD, and 38% (HR, 0.62; 95% CI, 0.56 to 0.69) in type 2 diabetes mellitus. A similar pattern of benefit was observed in combinations of these comorbidities and in patients without baseline heart failure, CKD, or type 2 diabetes mellitus. SGLT2is slowed the rate of eGFR slope decline and reduced the risk of sustained doubling of serum creatinine by 36% (HR, 0.64; 95% CI, 0.56 to 0.72) in the overall population, and a consistent effect on kidney outcomes was observed in most subpopulations with available data. Conclusions SGLT2i improved kidney outcomes in cohorts with heart failure, CKD, and type 2 diabetes mellitus, and these effects were consistent across patients with different combinations of these comorbidities.

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)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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