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Enregistrement W2105534196 · doi:10.1136/bmj.f880

Use of high potency statins and rates of admission for acute kidney injury: multicenter, retrospective observational analysis of administrative databases

2013· review· en· W2105534196 sur OpenAlexafffundabout
Colin R. Dormuth, Brenda R. Hemmelgarn, J. Michael Paterson, Matthew T. James, Gary Teare, Colette B. Raymond, Jean‐Philippe Lafrance, Adrian R. Levy, Amit X. Garg, Pierre Ernst

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensWestern UniversityDalhousie UniversityUniversité de MontréalUniversity of ManitobaMcGill UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of CalgaryJewish General HospitalManitoba HealthSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésMedicineAcute kidney injuryKidney diseaseAtorvastatinRetrospective cohort studyStatinInternal medicinePotencyRosuvastatinObservational studyDatabaseConfoundingPopulationPropensity score matchingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify an association between acute kidney injury and use of high potency statins versus low potency statins. DESIGN: Retrospective observational analysis of administrative databases, using nine population based cohort studies and meta-analysis. We performed as treated analyses in each database with a nested case-control design. Rate ratios for different durations of current and past statin exposure to high potency or low potency statins were estimated using conditional logistic regression. Ratios were adjusted for confounding by high dimensional propensity scores. Meta-analytic methods estimated overall effects across participating sites. SETTING: Seven Canadian provinces and two databases in the United Kingdom and the United States. PARTICIPANTS: 2,067,639 patients aged 40 years or older and newly treated with statins between 1 January 1997 and 30 April 2008. Each person hospitalized for acute kidney injury was matched with ten controls. INTERVENTION: A dispensing event was new if no cholesterol lowering drug or niacin prescription was dispensed in the previous year. High potency statin treatment was defined as ≥ 10 mg rosuvastatin, ≥ 20 mg atorvastatin, and ≥ 40 mg simvastatin; all other statin treatments were defined as low potency. Statin potency groups were further divided into cohorts with or without chronic kidney disease. MAIN OUTCOME MEASURE: Relative hospitalization rates for acute kidney injury. RESULTS: Of more than two million statin users (2,008,003 with non-chronic kidney disease; 59,636 with chronic kidney disease), patients with similar propensity scores were comparable on measured characteristics. Within 120 days of current treatment, there were 4691 hospitalizations for acute kidney injury in patients with non-chronic kidney injury, and 1896 hospitalizations in those with chronic kidney injury. In patients with non-chronic kidney disease, current users of high potency statins were 34% more likely to be hospitalized with acute kidney injury within 120 days after starting treatment (fixed effect rate ratio 1.34, 95% confidence interval 1.25 to 1.43). Users of high potency statins with chronic kidney disease did not have as large an increase in admission rate (1.10, 0.99 to 1.23). χ(2) tests for heterogeneity confirmed that the observed association was robust across participating sites. CONCLUSIONS: Use of high potency statins is associated with an increased rate of diagnosis for acute kidney injury in hospital admissions compared with low potency statins. The effect seems to be strongest in the first 120 days after initiation of statin treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations244
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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