Additional file 1 of Efficacy of antihyperglycemic therapies on cardiovascular and heart failure outcomes: an updated meta-analysis and meta-regression analysis of 35 randomized cardiovascular outcome trials
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Definition of heart failure and major adverse cardiovascular events of the included trials. Table S2. Excluded trials through detailed full-text assessment. Table S3. Risk of bias of the included trials. Table S4. Univariate meta-regression analyses of HbA1c reduction and the estimated log risk ratio of major adverse cardiovascular events based on intervention type. Table S5. Univariate meta-regression analyses of bodyweight change and the estimated log risk ratio of heart failure based on intervention type. Figure S1. Derivation of formula to obtain the relative risk ratio reduction of outcomes with meta-regression results. Figure S2. Funnel plots for assessing publication bias of major adverse cardiovascular events (MACE) and heart failure (HF) outcomes. Figure S3. Efficacy of antihyperglycemic therapies on the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) in each subgroup. Figure S4. Association between the risk of major adverse cardiovascular events (MACE) and HbA1c reduction stratified by the baseline prevalence of ASCVD. Figure S5. Efficacy of antihyperglycemic therpies on the risk of heart failure (HF) in each subgroup. Figure S6. Association between heart failure (HF) risk and bodyweight change stratified by the baseline prevalence of ASCVD.
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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 | 0,007 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,756 | 0,032 |
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 ».