MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407132939 · doi:10.1159/000543162

Cardiovascular and Renal Outcomes with Ertugliflozin by Baseline Use of Renin-Angiotensin-Aldosterone System Inhibitors or Diuretics, Including Mineralocorticoid Receptor Antagonist: Analyses from the VERTIS CV Trial

2025· article· en· W4407132939 sur OpenAlexaff
David Z.I. Cherney, Robert Frederich, Richard E. Pratley, Francesco Cosentino, Samuel Dagogo‐Jack, Annpey Pong, Ira Gantz, Nilo B. Cater, James P. Mancuso, Urszula Masiukiewicz, Christopher P. Cannon

Notice bibliographique

RevueKidney Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Association for the Study of DiabetesEuropean Foundation for the Study of DiabetesPfizerAmerican Diabetes Association
Mots-clésMineralocorticoid receptorRenin–angiotensin systemAldosteroneMedicineInternal medicineEndocrinologyMineralocorticoidPharmacologyUrologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: VERTIS CV was a placebo-controlled cardiovascular (CV) outcome trial evaluating the sodium-glucose cotransporter 2 inhibitor ertugliflozin in patients with type 2 diabetes and established atherosclerotic CV disease. The aim of the current analyses was to evaluate VERTIS CV cardiorenal outcomes according to baseline use of renin-angiotensin-aldosterone system (RAAS) inhibitors or diuretics, including mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs). Methods: Participants received ertugliflozin 5 mg, ertugliflozin 15 mg, or placebo once daily and were followed for a mean of 3.5 years. Prespecified CV and kidney outcomes were analyzed by Cox proportional hazard modeling in participant subgroups defined by baseline use of RAAS inhibitors (angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin II receptor blockers) or diuretics (loop diuretics, non-loop diuretics, MRAs), with interaction testing to assess for treatment effect modification. Results: A total of 8,246 patients were randomized in VERTIS CV. At baseline, 6,686 (81%) participants were being treated with RAAS inhibitors, 3,542 (43%) with diuretics, 1,252 (15%) with loop diuretics, and 674 (8%) with MRAs. No significant interactions were observed for cardiorenal outcomes by baseline use of RAAS inhibitors or MRAs (p<sub>interaction</sub> > 0.05 for all). Statistically significant interactions for a first event of hospitalization for heart failure (HHF) or CV death, and of HHF (alone), were observed with baseline use of diuretics, including loop diuretics, with an increased benefit of ertugliflozin treatment versus placebo. Conclusion: In VERTIS CV, baseline use of diuretics, particularly loop diuretics, identified a subgroup that demonstrated greater benefit with ertugliflozin on first HHF/CV death and HHF outcomes, with no modification of treatment effect observed with baseline use of RAAS inhibitors or MRAs. There was no evidence of treatment effect on the kidney composite outcomes by baseline use of RAAS inhibitors, diuretics, loop diuretics, or MRAs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKidney DiseasesMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207