Cardiovascular and kidney benefits of SGLT-2is and GLP-1RAs according to baseline blood pressure in type 2 diabetes: a systematic meta-analysis of cardiovascular outcome trials
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Using a systematic meta-analysis, we investigated if patients with type 2 diabetes (T2D) and with varying baseline blood pressure (BP) differ in the cardiorenal benefits received from sodium–glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT-2is) and glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs). Design: Randomized, placebo-controlled, cardiovascular outcome trials (CVOTs) of SGLT-2is and GLP-1RAs were identified from MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library up to April 2024. Hazard ratios (HRs) with 95% CIs were pooled. The differential treatment effect by baseline BP category within each trial was estimated as the ratio of the HR (RHR) and pooled. Results: Seventeen publications based on 9 unique CVOTs (4 SGLT-2is and 5 GLP-1RAs) were eligible. In participants with normal baseline BP, comparing SGLT-2is with placebo, the HRs (95% CIs) were 0.88 (0.79-0.97) for major adverse cardiovascular events (MACE), 0.73 (0.59-0.91) for heart failure (HF) hospitalization, 0.78 (0.65-0.94) for composite CVD death/HF hospitalization, and 0.55 (0.41-0.73) for composite renal outcome. The corresponding estimates for participants with higher baseline BP were 0.88 (0.81-0.96), 0.67 (0.57-0.79), 0.73 (0.65-0.82), and 0.61 (0.48-0.77), respectively. In participants with normal baseline BP, GLP-RAs had no strong effect on MACE, stroke and nephropathy, but reduced stroke and nephropathy risk in those with higher baseline BP. Estimated RHRs showed no statistical evidence that baseline BP modified the cardiorenal benefits of SGLT-2is and GLP-1RAs. Conclusions: In patients with T2D, the cardiorenal benefits of treatment with SGLT2-Is and GLP1-RAs were similar in patients with normal baseline BP compared to those with a higher baseline BP.
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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 | 0,025 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,038 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».