Effectiveness of SGLT2 inhibitors, incretin-based therapies, and finerenone on cardiorenal outcomes: a meta-analysis and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several societies recommend sodium-glucose co-transporter 2 inhibitors (SGLT2i), glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA), and finerenone for cardiorenal risk reduction in select populations. This updated meta-analysis assessed the impact of SGLT2i, incretin-based therapies (i.e. GLP-1RAs and tirzepatide), and finerenone on cardiorenal outcomes in established and emerging populations. Additionally, a network meta-analysis (NMA) compared the relative efficacy between treatment classes. METHODS: A systematic search of MEDLINE and CENTRAL from January 2023 to April 2025, supplemented by studies evaluated in our prior meta-analyses, identified 33 randomized controlled trials. Random-effects models were used to generate hazard ratios for outcomes including cardiovascular (CV) mortality, all-cause mortality, heart failure (HF) hospitalization/event, non-fatal myocardial infarction (MI), non-fatal stroke, and kidney composite outcomes in various subpopulations including patients with type 2 diabetes (T2D) with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) or high CV risk, chronic kidney disease (CKD), HF with reduced ejection fraction (HFrEF), HF with preserved ejection fraction (HFpEF), HFpEF with obesity, post-MI, acute HF, and ASCVD with overweight/obesity without T2D. NMA was performed when two or more treatment classes were reported for a given outcome within a subpopulation. RESULTS: Incretin-based therapies decreased CV mortality, all-cause mortality, non-fatal MI, and kidney composite outcomes in CKD, and reduced these outcomes as well as HF hospitalization/events and non-fatal stroke in T2D with ASCVD/high CV risk. In HFpEF with obesity, incretin-based therapies reduced HF hospitalization/events. SGLT2i reduced CV mortality, all-cause mortality, HF hospitalization/events, and kidney composite outcomes in HFrEF, and reduced these outcomes as well as non-fatal MI in CKD and T2D with ASCVD/high CV risk. SGLT2i decreased HF hospitalization/events in HFpEF, and lowered HF hospitalizations in post-MI and acute HF populations. Finerenone reduced HF hospitalizations and kidney composite outcomes in diabetic CKD and reduced HF hospitalizations in HFpEF. Using placebo as the common comparator in the NMA, SGLT2i conferred significantly greater reductions in HF hospitalization/events and kidney composite outcomes compared to incretin-based therapies in T2D with ASCVD/high CV risk and CKD. CONCLUSIONS: These findings confirm the role of SGLT2i, incretin-based therapies, and finerenone in cardiorenal risk reduction across established high-risk groups, including T2D and CKD, and extend benefits to newer populations, including acute HF and post-MI for SGLT2i, and HFpEF with obesity for incretin-based therapies. Indirect NMA evidence further suggests SGLT2i may reduce HF hospitalization/events and kidney composite outcomes more than incretin-based therapies in T2D with ASCVD/high CV risk and CKD populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».