Icosapent ethyl reduces CVD risk in cardiovascular-kidney-metabolic syndrome: REDUCE-IT CKM
Notice bibliographique
Résumé
Background/Introduction: Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome was recently identified as a cardiometabolic disorder that incorporates chronic kidney disease with the metabolic syndrome (MetS). REDUCE-IT (Reduction of Cardiovascular Events with Icosapent Ethyl-Intervention Trial) was an international, double-blind, placebo-controlled trial that randomized hypertriglyceridemic (TG, 150-499 mg/dL) statin-treated patients with established cardiovascular disease (CVD) or diabetes and multiple CVD risk factors to icosapent ethyl (IPE) or placebo (4 grams/day). It is unknown if renal insufficiency added to MetS confers incremental CVD risk in secondary prevention patients without diabetes and if IPE lowers that risk. Methods: (n=609). Event rates of the primary and secondary trial endpoints were compared in placebo subjects with higher vs lower baseline eGFR, and the effect of IPE on these endpoints was also compared within each of the three subgroups. Results: ). Treatment with IPE was associated with an absolute risk reduction of 11.2% and number needed to treat of 9 patients to prevent an initial primary composite endpoint event over the study period. Conclusions: In this REDUCE-IT analysis of secondary prevention patients without diabetes at baseline, the recently defined CKM syndrome was associated with incremental CVD risk compared with MetS and normal renal function. Treatment with IPE substantially reduced CVD risk in MetS patients with renal insufficiency (i.e., CKM) and CVD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».