Empagliflozin in Acute Myocardial Infarction in Patients with and Without Type 2 Diabetes: A Pre-Specified Analysis of the EMPACT-MI Trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In the EMPACT-MI trial, empagliflozin reduced heart failure (HF) hospitalizations but not mortality in acute myocardial infarction (MI). Contemporary reports of clinical event rates with and without type 2 diabetes mellitus (T2DM) in acute MI trials are sparse. The treatment effect of empagliflozin in those with and without T2DM in acute MI is unknown. METHODS AND RESULTS: A total of 6522 patients with acute MI with newly reduced left ventricular ejection fraction (LVEF) to <45%, congestion, or both, were randomized to empagliflozin 10 mg or placebo. The primary endpoint was time to first HF hospitalization or all-cause death. Rates of endpoints with and without T2DM and the efficacy and safety of empagliflozin according to T2DM status were assessed. Overall, 32% had T2DM; 14% had pre-diabetes; 16% were normoglycaemic; 38% had unknown glycaemic status. Patients with T2DM, compared to those without T2DM, were at higher risk of time to first HF hospitalization or all-cause death (hazard ratio [HR] 1.44; 95% confidence interval [CI] 1.06-1.95) and all-cause death (HR 1.70; 95% CI 1.13-2.56). T2DM did not confer a higher risk of first HF hospitalization (HR 1.22, 95% CI 0.82-1.83). Empagliflozin reduced first and total HF hospitalizations, but not all-cause mortality, regardless of presence or absence of T2DM. The safety profile of empagliflozin was the same with and without T2DM. CONCLUSION: Patients with acute MI, LVEF <45% and/or congestion who had T2DM were at a higher risk of mortality than those without T2DM. Empagliflozin reduced first and total HF hospitalizations regardless of the presence or absence of T2DM.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».