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Enregistrement W4414394366 · doi:10.1002/ejhf.70048

Effect of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists on Heart Failure Outcomes and Cardiovascular Death Across Varying Cardiovascular-Kidney-Metabolic Comorbidity

2025· article· en· W4414394366 sur OpenAlexaff
Tariq Jamal Siddiqi, Muhammad Shahzeb Khan, Shoaib Waqas, Harriette G.C. Van Spall, Michael D. Shapiro, Gregg C. Fonarow, James L. Januzzi, Aasim Afzal, Ambarish Pandey, Javed Butler, Stephen J. Greene

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart failureComorbidityAgonistReceptorCause of deathClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Effects of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) on heart failure hospitalization (HFH) and cardiovascular (CV) death among patients with varying overlap of cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) comorbidity are not well characterized. This study aimed to assess effects GLP-1RAs on HFH and CV death across populations with varying type and number of CKM comorbidity. METHODS AND RESULTS: Online databases were queried through November 2024 for primary and secondary analyses of clinical outcome trials of GLP-1RAs in patients with heart failure (HF), type 2 diabetes mellitus (T2DM), chronic kidney disease (CKD), obesity, and combinations of these diseases. Primary outcome was a composite HFH or CV death. Secondary outcomes were first HFH and CV death. Hazard ratios (HRs), risk ratios (RRs), and their 95% confidence intervals (CI) were derived using random-effects models. Fifteen trials (n = 87 549) were included. Compared with placebo, GLP-1RAs reduced the relative risk of composite HFH/CV death in HF (HR 0.81, 95% CI 0.69-0.96), T2DM (HR 0.85, 95% CI 0.78-0.93), and obesity (HR 0.70, 95% CI 0.58-0.86), with a non-significant risk reduction in CKD (HR 0.79, 95% CI 0.61-1.01). GLP-1RAs reduced the risk of HFH in T2DM (HR 0.89, 95% CI 0.80-0.99) and obesity (HR 0.63, 95% CI 0.45-0.87), with a non-significant risk reduction among patients with HF (HR 0.85, 95% CI 0.69-1.04) and CKD (HR 0.82, 95% CI 0.64-1.06). GLP-1RAs also significantly reduced CV death in HF (HR 0.88, 95% CI 0.77-0.99), T2DM (HR 0.85, 95% CI 0.78-0.93), and in obesity (HR 0.83, 95% CI 0.73-0.93), with a non-significant risk reduction in CKD (HR 0.80, 95% CI 0.60-1.08). Effects were consistent across subgroups, except for HF with reduced ejection fraction (HFrEF), where GLP-1RAs showed a non-significant risk increase in HFH (HR 1.17, 95% CI 0.93-1.47) but significantly reduced CV death (HR 0.67, 95% CI 0.50-0.90). GLP-1RAs were not associated with increased risk for serious adverse events (RR 0.94, 95% CI 0.89-1.00). CONCLUSIONS: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists reduce HFH and CV death across CKM conditions, with generally consistent effects in varying combinations of these diseases. The potential exception is among patients with HFrEF, where a reduction in risk of CV death, but a numeric increase in HFH, was observed. Definitive CV outcome trials are needed to definitively determine effects of GLP-1RAs in patients with established HFrEF.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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