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Enregistrement W4414279821 · doi:10.1681/asn.0000000838

Authors' Reply: Tirzepatide and Kidney Protection in Obesity: Unanswered Questions

2025· article· en· W4414279821 sur OpenAlexaff
Hiddo J.L. Heerspink, Petter Bjornstad, David Z.I. Cherney, Daniël H. van Raalte

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightSemaglutideClinical trialPopulationType 2 diabetesDiabetes mellitusKidney diseaseBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Drs. Zhu and Ren1 for their Letter and agree that racial/ethnic heterogeneity in obesity-related kidney disease and response to tirzepatide treatment and other incretin-based therapies is of clinical relevance. In our analysis of the SURMOUNT 1 and 2 trials,2 published in JASN, the majority of participants were White. The ongoing SURMOUNT MMO trial will enroll a more diverse and representative global population of approximately 15,000 participants from 27 countries around the world. This large outcome trial will provide more insight into the consistency of the potential cardiovascular and kidney protective effects of tirzepatide in adults with overweight or obesity but without diabetes across races and regions.3 We also agree that additional biomarker research will help to explore mechanisms of kidney protective effects in people with overweight or obesity. Experimental studies have shown that tirzepatide reduces kidney injury molecule-1 and markers of oxidative stress.4 Whether these results translate to the clinical setting is currently being investigated in the TREASURE-CKD trial. Whether the dual glucagon like peptide -1 (GLP-1)/glucose-dependent insulinotropic polypeptide agonism of tirzepatide provides additional benefit compared with GLP-1 agonism alone has been studied before. Two clinical trials compared tirzepatide with semaglutide in adults with type 2 diabetes and overweight or obesity (SURMOUNT-5).5,6 Both trials demonstrated superior effects of tirzepatide in improving glycemic and body weight control, which could translate into greater kidney protective effects. A registry study showed that tirzepatide compared with GLP-1 receptor agonists was associated with a lower risk of all-cause mortality, cardiovascular, and kidney outcomes in patients with type 2 diabetes.7 In summary, the field involving GLP-1–based therapies is rapidly evolving, yet many mechanistic and clinical questions remain unresolved. Fortunately, large trials enrolling diverse cohorts of patients and mechanistic studies are underway that will hopefully deliver some answers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0380,052
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreCommentaire

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

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