Cardiovascular and Kidney Outcomes and Mortality With Long-Acting Injectable and Oral Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Agonists in Individuals With Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RA) reduce the incidence of major adverse cardiovascular events (MACE) in type 2 diabetes (T2D), although whether benefits extend to both subcutaneous and oral formulations remains unclear. PURPOSE: In these meta-analyses, including new data from the Semaglutide cardiOvascular oUtcomes triaL (SOUL) (oral semaglutide) and Evaluate Renal Function with Semaglutide Once Weekly (FLOW) trial, we examined cardiovascular (CV) and kidney benefits and risks of long-acting (defined as having pharmacokinetics sufficient to provide 24-h activity) GLP-1RA in T2D. DATA SOURCES: A systematic review of PubMed was conducted (to 7 February 2025). STUDY SELECTION: Randomized placebo-controlled CV and kidney outcomes trials of GLP-1RA with ≥500 individuals with T2D were included. DATA EXTRACTION: A random-effects model was used to estimate hazard ratios (HRs) for MACE, its components, all-cause mortality, hospitalization for heart failure (HHF), a composite kidney outcome (kidney failure [kidney replacement therapy or persistent estimated glomerular filtration rate [eGFR] <15 mL/min/1.73 m2], sustained ≥50% eGFR decline or nearest equivalent, or kidney-related death), worsening kidney function, and safety outcomes. DATA SYNTHESIS: Across 10 trials (n = 71,351), long-acting GLP-1RA reduced incidence rate of MACE by 14% (HR 0.86 [95% CI 0.81, 0.90]; I2 = 27.6%), HHF by 14% (0.86 [0.79, 0.93]; I2 = 2.1%), and the composite kidney outcome by 17% (0.83 [0.75, 0.92]; I2 = 20.4%) and all-cause mortality by 12% (0.88 [0.82, 0.93]; I2 = 17.5%). A consistent 14% reduction was seen for all MACE components. There was no significant heterogeneity by GLP-1RA administration route (subcutaneous vs. oral). There were no increased risks of severe hypoglycemia, retinopathy, or pancreatic events. LIMITATIONS: Trial-level meta-analyses preclude detailed subgroup analyses and may introduce ecological bias. CONCLUSIONS: As a group, long-acting GLP-1RA, including both injectable and oral formulations, reduce incidence of MACE, HHF, and kidney events and all-cause mortality in T2D.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».