Higher potency statins and the risk of new diabetes: multicentre, observational study of administrative databases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the incremental increase in new onset diabetes from higher potency statins compared with lower potency statins when used for secondary prevention. DESIGN: Eight population based cohort studies and a meta-analysis. SETTING: Six Canadian provinces and two international databases from the UK and US. PARTICIPANTS: 136,966 patients aged ≥ 40 years newly treated with statins between 1 January 1997 and 31 March 2011. METHODS: Within each cohort of patients newly prescribed a statin after hospitalisation for a major cardiovascular event or procedure, we performed as-treated, nested case-control analyses to compare diabetes incidence in users of higher potency statins with incidence in users of lower potency statins. Rate ratios of new diabetes events were estimated using conditional logistic regression on different lengths of exposure to higher potency versus lower potency statins; adjustment for confounding was achieved using high dimensional propensity scores. Meta-analytic methods were used to estimate overall effects across sites. MAIN OUTCOME MEASURES: Hospitalisation for new onset diabetes, or a prescription for insulin or an oral antidiabetic drug. RESULTS: In the first two years of regular statin use, we observed a significant increase in the risk of new onset diabetes with higher potency statins compared with lower potency agents (rate ratio 1.15, 95% confidence interval 1.05 to 1.26). The risk increase seemed to be highest in the first four months of use (rate ratio 1.26, 1.07 to 1.47). CONCLUSIONS: Higher potency statin use is associated with a moderate increase in the risk of new onset diabetes compared with lower potency statins in patients treated for secondary prevention of cardiovascular disease. Clinicians should consider this risk when prescribing higher potency statins in secondary prevention patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».