Long-Term Statin Use and Dementia Risk in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of statin use on dementia risk remains unclear. This study aims to examine the association between long-term statin use and dementia risk. METHODS: A nest case-control study within a nationwide representative population-based cohort. Individuals aged 50 years and older participating in Taiwan's National Health Insurance program between 1998 and 2009 were enrolled. A total of 9257 patients with at least 3 outpatient or 1 inpatient claims records for dementia were identified. Comparison patients were selected at a 1:2 ratio from age- and sex-matched participants without dementia. The cumulative period and average daily dosages of statins, fibrates, and other lipid-lowering agents were measured. RESULTS: The authors found a duration-response relationship, as dementia risk decreased by 9% per year of treatment of statins (adjusted odds ratio = 0.91; 95% confidence interval, 0.85-0.97). Use of high average dose statins for more than 1 year was associated with a lower risk of dementia than use of low average dose. However, there was no significant difference in dementia risks between lipophilic and hydrophilic statins. Fibrates or other lipid-lowering agents had no significant association with dementia risk. CONCLUSION: Our results suggest that long-term use of statin is associated with a reduced dementia risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».