Comparative Safety and Effectiveness of Metformin in Patients With Diabetes Mellitus and Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an ongoing controversy regarding the safety and effectiveness of metformin in the setting of heart failure (HF). Therefore, we undertook a systematic review of the trial and nontrial evidence for metformin in patients with diabetes mellitus and HF. METHODS AND RESULTS: We conducted a comprehensive search for controlled studies, evaluating the association between metformin and morbidity and mortality in people with diabetes mellitus and HF. Two reviewers independently identified citations, extracted data, and evaluated quality. Risk estimates were abstracted and pooled where appropriate. As measures of overall safety, we examined all-cause mortality and all-cause hospitalizations. Nine cohort studies were included; no randomized controlled trials were identified. Most (5 of 9) studies were published in 2010 and were of good quality. Metformin was associated with reduced mortality compared with controls (mostly sulfonylurea therapy): 23% versus 37% (pooled adjusted risk estimates: 0.80; 0.74-0.87; I(2)=15%; P<0.001). No increased risk was observed for metformin in those with reduced left ventricular ejection fraction (mortality pooled adjusted risk estimate: 0.91; 0.72-1.14; I(2)=0%; P=0.34), nor in those with HF and chronic kidney disease (pooled adjusted risk estimate: 0.81; 0.64-1.02; P=0.08). Metformin was associated with a small reduction in all-cause hospitalizations (pooled adjusted risk estimate: 0.93; 0.89-0.98; I(2)=0%; P=0.01). Metformin was not associated with increased risk of lactic acidosis. CONCLUSIONS: The totality of evidence indicates that metformin is at least as safe as other glucose-lowering treatments in patients with diabetes mellitus and HF and even in those with reduced left ventricular ejection fraction or concomitant chronic kidney disease. Until trial data become available, metformin should be considered the treatment of choice for patients with diabetes mellitus and HF.
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 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 | 0,051 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».