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Enregistrement W4415696134 · doi:10.1016/j.jacadv.2025.102276

FGF-23, hsCRP, Cardiovascular Events, and the Benefit of Canagliflozin in the CANVAS Trial

2025· article· en· W4415696134 sur OpenAlexaff
Aranya Punithan, Ehsan Ghamarian, Daniela Grothe, Kim A. Connelly, Bruce Neal, Alanna Weisman, David Z.I. Cherney, Filio Billia, Jacob A. Udell

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchToronto Rehabilitation InstituteOccupational Cancer Research CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity Health NetworkWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesJanssen Research and Development
Mots-clésCanagliflozinDiabetes mellitusClinical trialDiseaseMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The CANVAS (Canagliflozin Cardiovascular Assessment Study) trial provided the opportunity to determine the utility of measuring cardiorenal biomarkers, such as fibroblast growth factor 23 (FGF-23) and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) levels for determining risk prediction and treatment response to sodium glucose co-transporter 2 inhibitor therapy in patients with type 2 diabetes mellitus. OBJECTIVES: The prognostic value of these biomarkers for predicting adverse cardiovascular (CV) outcomes and treatment response was assessed. METHODS: Of 4,330, 3,188 (73.6%) participants had available longitudinal biomarker samples. The association between FGF-23 and hsCRP with composite CV death or hospitalization for heart failure (HHF), HHF, CV death, and major adverse CV events were assessed using multivariable Cox proportional hazard models adjusted for clinical risk factors, and markers of cardiac and renal injury. Event rates by randomized treatment assignment were calculated for FGF-23 and hsCRP after assignment to a "low-risk" (quartiles [Q] 1-3) or "high-risk" (Q4) group. Multimarker risk assessment was done by stratifying participants by both FGF-23 and hsCRP quartiles to create 4 risk groups. RESULTS: When compared with Q1, FGF-23 levels in Q4 were significantly associated with CV death/HHF (HR: 1.65; 95% CI: 1.15-2.40; P = 0.008) and HHF (HR: 1.96; 95% CI: 1.04-3.69; P = 0.037) whereas hsCRP levels in Q4 were significantly associated with CV death (HR: 1.78; 95% CI: 1.16-2.73; P = 0.008) and major adverse CV events (HR: 1.35; 95% CI: 1.02-1.78; P = 0.038) in adjusted analyses. There was consistent effect of canagliflozin vs placebo across high- and low-risk groups (P-interactions ≥0.30). CONCLUSIONS: FGF-23 and hsCRP are biomarkers associated with increased CV risk, but these markers did not identify participants who preferentially benefited from treatment with canagliflozin.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
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