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Enregistrement W4416877135 · doi:10.1681/asn.2025y0p1zsmv

Finerenone in CKD and Type 1 Diabetes

2025· article· en· W4416877135 sur OpenAlexaff
Hiddo J.L. Heerspink, David Z.I. Cherney, Peter Rossing, Robert Lawatscheck, Janet B. McGill

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKidney diseaseRenal functionRandomized controlled trialDiabetes mellitusAdverse effectMeta-analysisType 2 diabetesType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Type 1 diabetes (T1D) is predicted to affect nearly 15 million people by 2040, and ~30% of those will develop chronic kidney disease (CKD). Although innovation in therapies to treat CKD in type 2 diabetes (T2D) has advanced in recent years, the treatment of CKD in T1D remains an area of urgent unmet need due to high residual risk. The nonsteroidal mineralocorticoid receptor antagonist finerenone has demonstrated reductions in the risk of major clinical kidney and cardiovascular outcomes in patients with CKD and T2D. Reduction in urinary albumin-creatinine ratio (UACR) explained 84% of the benefit of finerenone on the risk of a composite kidney outcome. The FINE-ONE trial (NCT05901831) assesses the efficacy and safety of finerenone in patients with CKD and T1D and uses change in UACR as a bridging biomarker to translate evidence of the long-term kidney benefits of finerenone from T2D to T1D. Methods: FINE-ONE is a global, phase 3, double-blind trial evaluating finerenone in patients with CKD (UACR ≥200–<5000 mg/g; estimated glomerular filtration rate [eGFR] ≥25–<90 mL/min/1.73 m2), T1D, HbA1c <10%, and serum [K+] ≤4.8 mmol/L. Patients receiving stable renin-angiotensin system therapy were randomized 1:1 to finerenone (10 or 20 mg od) or placebo. The primary efficacy outcome was change in UACR from baseline over 6 months. Safety outcomes included the proportion of participants who experienced treatment-emergent adverse events and hyperkalemia. Results: FINE-ONE randomized 242 patients with CKD and T1D. At baseline, the mean (standard deviation [SD]) age of patients was 52 (14) years, and 65.3% were male. The median (Q1–Q3) UACR was 549 (299–1191) mg/g, and the mean (SD) eGFR was 59 (19) mL/min/1.73 m2. Mean (SD) serum [K+] at baseline was 4.6 (0.4) mmol/L, and mean diabetes duration was 32 years. As of 23 August 2025, all patients had completed the 6-month treatment period. The study close-out procedures and statistical analyses are ongoing. Efficacy and safety outcome results will be presented at ASN Kidney Week. Conclusion: The FINE-ONE trial analysis will provide vital evidence for the efficacy and safety of finerenone in patients with CKD and T1D, and may result in finerenone becoming the first regulatory approved treatment for CKD associated with T1D in 30 years. Funding: Commercial Support - Bayer AG

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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