SUSTAIN 6: Effekt von Semaglutid auf kardiovaskuläre Endpunkte im zeitlichen Verlauf bei Patienten mit Typ 2 Diabetes (Post-hoc Auswertung)
Bibliographic record
Abstract
Hintergrund: Semaglutid ist ein GLP-1 Analogon zur Behandlung des Typ 2 Diabetes (T2D). SUSTAIN 6 war eine kardiovaskuläre (CV) Endpunktstudie bei 3.297 Erwachsenen mit T2D und hohem CV Risiko. Semaglutid (0,5 oder 1,0 mg) s.c. zusätzlich zu Standardbehandlung führte zu einer signifikanten 26% Reduktion (Hazard Ratio [HR] 0,74; 95% Konfidenzintervall [CI] 0,58 – 0,95) des Risikos für ein primäres Ereignis des Endpunkts (CV Tod, nicht-tödlicher Myokardinfarkt [MI], nicht-tödlicher Schlaganfall) vs. Placebo, bedingt durch Reduktionen des Risikos für nicht-tödlichen MI (26%; HR 0,74; 95% CI 0,51 – 1,08) und nicht-tödlichen Schlaganfall (39%; HR 0,61; 95% CI 0,38 – 0,99). Ziel: Untersucht wurden die Wirkungen von Semaglutid auf den primären Endpunkt im Zeitverlauf. Methoden: Die Darstellung des kumulativen Therapie-Koeffizienten (Logarithmus der HR) erfolgte anhand eines erweiterten Cox-Modells mit Zeit-variablem Therapieeffekt, sowie ein Vergleich dieser Ergebnisse mit der kumulativen Inzidenz von Patienten mit CV Ereignis, dargestellt als Kaplan-Meier Kurve. Ergebnisse: Der positive Effekt von Semaglutid auf den primären Endpunkt war im Zeitverlauf vs. Placebo konstant, was die negative und gleichmäßige Steigung über die Studiendauer hinweg zeigte. Über die gesamten 2 Jahre häuften sich unter Semaglutid vs. Placebo weniger CV Ereignisse an. Dies war konsistent mit den in der Kaplan-Meier-Kurve konstant auseinanderlaufenden kumulativen Inzidenzen der Patienten mit Ereignis. Für die Einzelkomponenten nicht-tödlicher MI und nicht-tödlicher Schlaganfall wurden ähnliche Ergebnisse beobachtet. Schlussfolgerungen: In der SUSTAIN 6 Studie zeigte sich bei Patienten mit T2D und hohem CV Risiko ein klinisch relevanter Nutzen von Semaglutid auf das Risiko für CV Ereignisse über 2 Jahre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".