Effect of semaglutide versus placebo on cardiorenal outcomes by prior cardiovascular disease and baseline body mass index: Pooled post hoc analysis of <scp>SUSTAIN</scp> 6 and <scp>PIONEER</scp> 6
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Cardiorenal effects of semaglutide in people with type 2 diabetes (T2D) at high cardiovascular (CV) risk were investigated. Materials and Methods Post hoc analyses of pooled SUSTAIN 6 (NCT01720446) and PIONEER 6 (NCT02692716) data assessed time to primary major adverse CV events (MACE; CV death, non‐fatal myocardial infarction, or non‐fatal stroke), expanded MACE (MACE + hospitalisation for unstable angina or heart failure), CV death, all‐cause death, and new or worsening nephropathy. The impact of body weight (BW) changes on primary MACE risk was also evaluated. Participants were stratified by prior CV disease (CVD) status and baseline body mass index (BMI). Results Semaglutide significantly reduced the risk of primary and expanded MACE, with a nonsignificant risk reduction of CV and all‐cause death versus placebo in the overall population; the effect was consistent across all subgroups ( p INT >0.05 for all comparisons). Semaglutide consistently reduced nephropathy risk versus placebo in the SUSTAIN 6 population (HR [95% CI]: 0.64 [0.46; 0.88], p = 0.0054) and across all subgroups ( p INT >0.05 for all comparisons). When accounting for BW changes, treatment effects on primary MACE risk in the overall population and by BMI subgroups remained similar compared with the results of the main analysis. Conclusions Semaglutide treatment improved cardiorenal outcomes versus placebo in people with T2D, regardless of prior CVD and baseline BMI. This improvement was observed even when accounting for changes in BW, indicating direct effects of semaglutide on the cardiorenal system. This analysis supports the broad efficacy of semaglutide in a diverse T2D population.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».