Does Sitagliptin Affect the Rate of Osteoporotic Fractures in Type 2 Diabetes? Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Type 2 diabetes and osteoporosis are both common, chronic, and increase with age, whereas type 2 diabetes is also a risk factor for major osteoporotic fractures (MOFs). However, different treatments for type 2 diabetes can affect fracture risk differently, with metaanalyses showing some agents increase risk (eg, thiazolidinediones) and some reduce risk (eg, sitagliptin). OBJECTIVE: To determine the independent association between new use of sitagliptin and MOF in a large population-based cohort study. DESIGN, SETTING, AND SUBJECTS: A sitagliptin new user study design employing a nationally representative Unites States claims database of 72 738 insured patients with type 2 diabetes. We used 90-day time-varying sitagliptin exposure windows and controlled confounding by using multivariable analyses that adjusted for clinical data, comorbidities, and time-updated propensity scores. MAIN OUTCOMES: We compared the incidence of MOF (hip, clinical spine, proximal humerus, distal radius) in new users of sitagliptin vs nonusers over a median 2.2 years follow-up. RESULTS: At baseline, the median age was 52 years, 54% were men, and median A1c was 7.5%. There were 8894 new users of sitagliptin and 63 834 nonusers with a total 181 139 person-years of follow-up. There were 741 MOF (79 hip fractures), with 53 fractures (4.8 per 1000 person-years) among new users of sitagliptin vs 688 fractures (4.0 per 1000 person-years) among nonusers (P = .3 for difference). In multivariable analyses, sitagliptin was not associated with fracture (adjusted hazard ratio 1.1, 95% confidence interval 0.8-1.4; P = .7), although insulin (P < .001), sulfonylureas (P < .008), and thiazolidinedione (P = .019) were each independently associated with increased fracture risk. CONCLUSIONS: Even in a young population with type 2 diabetes, osteoporotic fractures were not uncommon. New use of sitagliptin was not associated with fracture, but other commonly used second-line agents for type 2 diabetes were associated with increased risk. These data should be considered when making treatment decisions for those with type 2 diabetes at particularly high risk of fractures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».