Association of angiotensin-converting enzyme inhibitor therapy and comorbidity in diabetes: results from the Vermont diabetes information system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Angiotensin converting enzyme inhibitors (ACE inhibitors) reduce peripheral vascular resistance via blockage of angiotensin converting enzyme (ACE). ACE inhibitors are commonly used to treat congestive heart failure and high blood pressure, but other effects have been reported. In this study, we explored the association between ACE inhibitor therapy and the prevalence of comorbid conditions in adults with diabetes METHODS: We surveyed 1003 adults with diabetes randomly selected from community practices. Patients were interviewed at home and self-reported their personal and clinical characteristics including comorbidity. Current medications were obtained by direct observation of medication containers. We built logistic regression models with the history of comorbidities as the outcome variable and the current use of ACE inhibitors as the primary predictor variable. We adjusted for possible confounding by social (age, sex, alcohol drinking, cigarette smoking) and clinical factors (systolic blood pressure, body mass index (BMI), glycosolated hemoglobin (A1C), number of comorbid conditions, and number of prescription medications). RESULTS: ACE users reported a history of any cancer (except the non-life-threatening skin cancers) less frequently than non-users (10% vs. 15%; odd ratio = 0.59; 95% confidence interval [0.39, 0.89]; P = 0.01); and a history of stomach ulcers or peptic ulcer disease less frequently than non-users (12% vs. 16%, odd ratio = 0.70, [0.49, 1.01], P = 0.06). After correcting for potential confounders, ACE inhibitors remained significantly inversely associated with a personal history of cancer (odds ratio = 0.59, [0.39, 0.89]; P = 0.01) and peptic ulcer disease (odd ratio = 0.68, [0.46, 1.00], P = 0.05). CONCLUSION: ACE inhibitor use is associated with a lower likelihood of a history of cancer and peptic ulcers in patients with diabetes. These findings are limited by the cross sectional study design, self-report of comorbid diagnoses, and lack of information on the timing and duration of ACE inhibitor use. Further research is needed to confirm these associations and understand their mechanisms.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».