Impact of GLP-1 receptor agonist-based therapies on cardiovascular and renal outcomes in diabetic and non-diabetic patients with CKD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists-based therapies on cardiovascular and renal outcomes has not been systematically reviewed across baseline kidney function groups. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) with GLP-1 Receptor Agonists (RAs) in patients with and without chronic kidney disease (CKD). METHODS: We performed a PubMed/Medline search of randomized, placebo-controlled, event-driven outcome trials of GLP-1 RAs versus placebo in patients with and without diabetes from inception to January 2025. CKD was defined as an estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 60 ml/min/1.73m2. The primary outcome was major adverse cardiovascular events (MACE). Secondary outcomes included hospitalization for heart failure, CKD progression, cardiovascular and all-cause mortality. The relative risk (RR) was estimated using a random-effects model. RESULTS: Nine RCTs were included with a total of 75,088 patients, including 17,568 with eGFR < 60 ml/min/1.73m2. Use of an GLP-1 RA in patients with CKD was associated with a lower incidence of MACE (RR 0.84; 95% CI 0.74-0.95; P 0.006) and of CKD progression (RR 0.85, 95% CI 0.77-0.94; P 0.002), compared with placebo. There was no differential treatment effect of GLP-1 RA on these endpoints by CKD status at baseline. CONCLUSIONS: GLP-1 RAs offer substantial cardiovascular and renal protection in patients with CKD. These findings support their use in CKD patients and confirms that these therapies may be continued as kidney function declines.
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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 | 0,015 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».