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Enregistrement W4415474165 · doi:10.1681/asn.2025n7x3kgpw

Effects of Zibotentan and Dapagliflozin Combination Therapy on Albuminuria and Fluid Parameters in CKD: Results from the ZODIAC Trial

2025· article· en· W4415474165 sur OpenAlexaff
J. David Smeijer, Victor Wasehuus, Niels Jongs, Matthew Sayer, Neeraj Dhaun, Petter Bjornstad, Daniel Casillas, David Z.I. Cherney, Jessica Kendrick, Peter J. Greasley, Daniël H. van Raalte, Peter Rossing, Hiddo Jan L. Heerspink

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlbuminuriaCombination therapyDapagliflozinRenal functionClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Endothelin receptor antagonists (ERA) reduce albuminuria, but may cause fluid retention, limiting their broader use in chronic kidney disease (CKD). Sodium-glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitors also attenuate albuminuria, have diuretic effects, and provide cardio-kidney protection. We evaluated whether combining the ERA zibotentan with the SGLT2 inhibitor dapagliflozin leads to greater albuminuria reduction compared to either monotherapy alone, while also mitigating zibotentan-induced fluid retention in individuals with CKD. Methods: We conducted a randomized, double-blind, placebo-controlled, crossover trial in adults with CKD (eGFR ≥30 mL/min/1.73m2, urine albumin-to-creatinine ratio (UACR) 100-3500 mg/g). Participants received placebo, zibotentan 1.5 mg/day (zibo), dapagliflozin 10 mg/day (dapa), and their combination (zibo/dapa) in one of two randomized sequences across three 4-week treatment periods, each separated by a 4-week washout. The primary endpoint was percent change from baseline in UACR at end of each treatment period. Secondary endpoints included changes in N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP), body weight, fluid volumes by bioimpedance, and adverse events. Results: A total of 27 participants were randomized (mean age 63 years, 11% female, median UACR 304 mg/g, mean eGFR 71 mL/min/1.73m2). At the end of treatment zibo/dapa reduced UACR by a greater extent; by -48.9% (95%CI: -73.5, -1.8; p=0.04) compared with placebo, by 20.6% (95%CI: -53.4, 35.3; p=0.39) compared with zibo and by 37.7% (95%CI: -65.4, 12.2; p=0.11) compared with dapa. Zibo alone increased fluid retention which was mitigated with zibo/dapa (Table 1). Six fluid retention adverse events were observed with zibo versus one with placebo and none with dapa or zibo/dapa (Table 1). Conclusion: Zibo/dapa combination therapy reduced albuminuria in an additive manner, mitigated fluid retention, and was well tolerated. These findings support zibo/dapa combination as a promising strategy for kidney protection. Funding: Commercial Support - AstraZeneca

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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