Dipeptidyl peptidase‐4 inhibitors and the risk of community‐acquired pneumonia in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether the use of dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors is associated with an increased risk of community-acquired pneumonia. METHODS: The UK Clinical Practice Research Datalink and the Hospital Episodes Statistics database were used to conduct a nested case-control analysis within a cohort of new users of antidiabetic drugs between 2007 and 2012. Incident cases of hospitalization for community-acquired pneumonia were matched with up to 20 controls on age, duration of treated diabetes, calendar year and duration of follow-up. Conditional logistic regression models were used to estimate the odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for hospitalization for community-acquired pneumonia associated with current use of DPP-4 inhibitors compared with current use of two or more oral antidiabetic drugs. RESULTS: The cohort included 49,653 patients, of whom 562 were hospitalized for community-acquired pneumonia during follow-up (incidence rate 5.2/1000 person-years). Compared with current use of two or more oral antidiabetic drugs, current use of DPP-4 inhibitors was not associated with an increased risk of hospitalized community-acquired pneumonia overall (adjusted OR 0.80, 95% CI 0.50-1.29) or according to duration of use (p for trend = 0.57). CONCLUSIONS: The use of DPP-4 inhibitors was not associated with an increased risk of hospitalization for community-acquired pneumonia. Additional research is needed to assess the association between these drugs and other serious infections.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».