Comparative safety and effectiveness of sitagliptin in patients with type 2 diabetes: retrospective population based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the use of sitagliptin in newly treated patients with type 2 diabetes is associated with any changes in clinical outcomes. DESIGN: Retrospective population based cohort study. SETTING: Large national commercially insured US claims and integrated laboratory database. PARTICIPANTS: Inception cohort of new users of oral antidiabetic drugs between 2004 and 2009 followed until death, termination of medical insurance, or December 31 2010. MAIN OUTCOME MEASURE: Composite endpoint of all cause hospital admission and all cause mortality, assessed with time varying Cox proportional hazards regression after adjustment for demographics, clinical and laboratory data, pharmacy claims data, healthcare use, and time varying propensity scores. RESULTS: The cohort included 72,738 new users of oral antidiabetic drugs (8032 (11%) used sitagliptin; 7293 (91%) were taking it in combination with other agents) followed for a total of 182,409 patient years. The mean age was 52 (SD 9) years, 54% (39,573) were men, 11% (8111) had ischemic heart disease, and 9% (6378) had diabetes related complications at the time their first antidiabetic drug was prescribed. 14,215 (20%) patients met the combined endpoint. Sitagliptin users showed similar rates of all cause hospital admission or mortality to patients not using sitagliptin (adjusted hazard ratio 0.98, 95% confidence interval 0.91 to 1.06), including patients with a history of ischemic heart disease (adjusted hazard ratio 1.10, 0.94 to 1.28) and those with estimated glomerular filtration rate below 60 mL/min (1.11, 0.88 to 1.41). CONCLUSIONS: Sitagliptin use was not associated with an excess risk of all cause hospital admission or death compared with other glucose lowering agents among newly treated patients with type 2 diabetes. Most patients prescribed sitagliptin in this cohort were concordant with clinical practice guidelines, in that it was used as add-on treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».