Thiazolidinediones and the risk of incident strokes in patients with type 2 diabetes: a nested case‐control study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether the use of thiazolidinediones (TZDs) decreases the risk of incident strokes in patients with type 2 diabetes. METHODS: We conducted a nested case-control study within a population-based cohort from the UK General Practice Research Database (GPRD). The cohort comprised patients over the age of 40 who were prescribed a first oral hypoglycemic agent between 1 January 1988 and 30 June 2008. Cases included all subjects who experienced a first stroke during follow-up. Up to 10 controls were matched to each case on age (+/-2 years), sex, date of cohort entry (+/-1 year), and duration of follow-up. Rate ratios (RRs) of stroke associated with TZD use, including rosiglitazone and pioglitazone, relative to combinations of other oral hypoglycemic agents, were estimated using conditional logistic regression. RESULTS: The cohort comprised 75 717 users of oral hypoglycemic agents, of whom 2417 had a stroke during follow-up. The rate of stroke in users of TZDs given as monotherapy (RR: 1.20, 95%CI: 0.77, 1.86) or in combination with other oral hypoglycemic agents (RR: 0.78, 95%CI: 0.58, 1.04) was not lower than combinations of other oral hypoglycemic agents. The RRs were similar for rosiglitazone and pioglitazone. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that TZDs do not appear to decrease the incidence of first strokes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».