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Enregistrement W2281697559 · doi:10.18553/jmcp.2013.19.9.740

Comparative Effectiveness of Hypoglycemic Medications Among Veterans

2013· article· en· W2281697559 sur OpenAlexfundno aff
Raya Kheirbek, Farrokh Alemi, Manaf Zargoush

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of South FloridaMcGill UniversityFlorida Department of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineInternal medicineOdds ratioRepaglinideRosiglitazoneMetforminDiabetes mellitusType 2 diabetesLogistic regressionPolypharmacyInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The efficacy of diabetic medications among patients with multiple comorbidities is not tested in randomized clinical studies. It is important to monitor the performance of these medications after marketing approvals. OBJECTIVE: To investigate the risk of all-cause mortality associated with prescription of hypoglycemic agents. METHODS: We retrospectively examined data from 17,773 type 2 diabetic patients seen from March 2, 1998, to December 13, 2010, in 3 Veterans Administration medical centers. Severity was measured using patients' inpatient and outpatient comorbidities during the last year of visits. Severity-adjusted logistic regression was used to measure the odds ratio for mortality within the study period. RESULTS: Patients' severity of illness correctly classified mortality for 89.8% of the patients (P less than 0.0001). Being younger, married, and white decreased severity adjusted risk of mortality. Exposure to the following medications increased severity adjusted risk of mortality: glyburide (odds ratio [OR] = 1.804, 95% CI from 1.518 to 2.145), glipizide (OR = 1.566, 95% CI from 1.333 to 1.839), rosiglitazone (OR = 1.805, 95% CI from 1.378 to 2.365), chlorpropamide (OR = 3.026, 95% CI from 1.096 to 8.351), insulin (OR = 2.382, 95% CI from 2.112 to 2.686). None of the other medications (metformin, acarbose, glimepiride, pioglitazone, repaglinide, troglitazone, or dipeptidyl peptidase-4) were associated with excess mortality beyond what could be expected from the patients' severity of illness or demographic characteristics. The reported excess mortality could not be explained away by use of other concurrent, nondiabetic classes of medications. CONCLUSION: Our findings suggest chlorpropamide, glipizide, glyburide, insulin, and rosiglitazone increased severity-adjusted mortality in veterans with type 2 diabetes. A decision aid that could optimize selection of hypoglycemic medications based on patients' comorbidities might increase patients' survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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