Glucagon-like peptide-1 receptor agonists to improve cardiorenal outcomes: data from FLOW and beyond
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP1RA), initially approved for glycemic control in type 2 diabetes mellitus (T2DM), have emerged as agents for weight loss, cardiovascular and kidney protection. This review summarizes the evidence supporting the benefits of these therapies on cardiorenal outcomes. RECENT FINDINGS: Clinical trials have consistently demonstrated reductions in major adverse cardiovascular events with GLP1RA treatments. Recently, the FLOW trial revealed that semaglutide reduced the composite outcome of kidney failure, at least 50% decline in estimated glomerular filtration rate, kidney or cardiovascular mortality by 24% in patients with T2DM, thereby establishing GLP1RA as a pillar of therapy in this population. New evidence suggests favorable effects on kidney endpoints in nondiabetic individuals with overweight or obesity. Dedicated trials have also provided evidence for reduction in the risk for heart failure hospitalization and improvement in symptoms in individuals with heart failure with preserved ejection fraction. Subgroup analyses have suggested that GLP1RAs confer additive cardiorenal benefits irrespective of background medication use. SUMMARY: There is increasing evidence that GLP1RA reduces the risk for cardiovascular events, chronic kidney disease progression, and heart failure hospitalizations. Further data on the effect of dual and triple GLP1-based therapies on cardiorenal outcomes is required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,008 | 0,002 |
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 ».