Impaired renal function modifies the risk of severe hypoglycaemia among users of insulin but not glyburide: a population-based nested case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little evidence justifies the avoidance of glyburide in patients with impaired renal function. We aimed to determine if renal function modifies the risk of hypoglycaemia among patients using glyburide. METHODS: We conducted a nested case-control study using administrative records and laboratory data from Ontario, Canada. We included outpatients 66 years of age and older with diabetes mellitus and prescriptions for glyburide, insulin or metformin. We ascertained hypoglycaemic events using administrative records and estimated glomerular filtration rates (eGFR) using serum creatinine concentrations. RESULTS: From a cohort of 19,620 patients, we identified 204 cases whose eGFR was ≥ 60 mL/min/1.73 m(2) (normal renal function) and 354 cases whose eGFR was < 60 mL/min/1.73 m(2) (impaired renal function). Compared to metformin, glyburide is associated with a greater risk of hypoglycaemia in patients with both normal [adjusted odds ratio (OR) 9.0, 95% confidence interval (95% CI) 4.9-16.4] and impaired renal function (adjusted OR 6.0, 95% CI 3.8-9.5). We observed a similar relationship when comparing insulin to metformin; the risk was greater in patients with normal renal function (adjusted OR 18.7, 95% CI 10.5-33.5) compared to those with impaired renal function (adjusted OR 7.9, 95% CI 5.0-12.4). Tests of interaction showed that among glyburide users, renal function did not significantly modify the risk of hypoglycaemia, but among insulin users, impaired renal function is associated with a lower risk. CONCLUSIONS: In this population-based study, impaired renal function did not augment the risk of hypoglycaemia associated with glyburide use.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».