Bone Fracture Risk is Not Associated with the Use of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists: A Population-Based Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like Peptide-1 receptor agonists (GLP1-ra) are a relatively new class of anti-hyperglycemic drugs which may positively affect bone metabolism and thereby decrease (osteoporotic) bone fracture risk. Data on the effect of GLP1-ra on fracture risk are scarce and limited to clinical trial data only. The aim of this study was to investigate, in a population-based cohort, the association between the use of GLP1-ra and bone fracture risk. We conducted a population-based cohort study, with the use of data from the Clinical Practice Research Datalink (CPRD) database (2007-2012). The study population (N = 216,816) consisted of all individuals with type 2 diabetes patients with at least one prescription for a non-insulin anti-diabetic drug and were over 18 years of age. Cox proportional hazards models were used to estimate the hazard ratio of fracture in GLP1-ra users versus never-GLP1-ra users. Time-dependent adjustments were made for age, sex, lifestyle, comorbidity and the use of other drugs. There was no decreased risk of fracture with current use of GLP1-ra compared to never-GLP1-ra use (adjusted HR 0.99, 95 % CI 0.82-1.19). Osteoporotic fracture risk was also not decreased by current GLP1-ra use (adjusted HR 0.97; 95 % CI 0.72-1.32). In addition, stratification according to cumulative dose did not show a decreased bone fracture risk with increasing cumulative GLP1-ra dose. We showed in a population-based cohort study that GLP1-ra use is not associated with a decreased bone fracture risk compared to users of other anti-hyperglycemic drugs. Future research is needed to elucidate the potential working mechanisms of GLP1-ra on bone.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».