Impact of baseline FIB-4 score on efpeglenatide benefits on cardiovascular outcomes in people with type 2 diabetes: a participant-level exploratory analysis of the AMPLITUDE-O trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate the incidence of major adverse cardiovascular events (MACE), expanded MACE, and MACE or Death across Fibrosis- 4 score (FIB-4) categories in people with type 2 diabetes and to determine whether efpeglenatide's effect varies with increasing FIB-4 severity. MATERIALS AND METHODS: AMPLITUDE-O trial data were used to estimate the relationship of FIB-4 score categories to the hazard of MACE, expanded MACE, and MACE or death. Interactions on these outcomes between baseline FIB-4 score, and between FIB-4 score and efpeglenatide were also assessed. RESULTS: Baseline FIB-4 score was available for 4059 participants (99.6%) allowing subdivision of the population in tertiles. During a median follow-up of 1.8 years, numerical increases in the incidence of all 3 outcomes did not change significantly across tertiles of FIB-4 score (P for trend ≥ 0.25) with negligible relationship of the score to incident outcomes (MACE HR, per 1 SD higher score, 95% CI: 1.00, 0.89-1.13). Efpeglenatide's effect on all MACE outcomes did not vary across FIB-4 tertiles (all interaction p values ≥ 0.64). CONCLUSIONS: In high-risk people with type 2 diabetes, the degree of liver fibrosis, as estimated by FIB-4 score, was not related to incident cardiovascular outcomes. The beneficial effect of efpeglenatide on these outcomes is independent of FIB-4 category.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».