Risk of Diabetes in Patients with Rheumatoid Arthritis: A 12-year Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The incidence of type 2 diabetes (T2D) in adults with rheumatoid arthritis (RA) was investigated, and the results were compared with non-RA controls to confirm whether RA is a risk factor for diabetes mellitus (DM) in Taiwan. METHODS: We used a databank of 1 million individuals randomly selected from 23 million Taiwanese citizens covered by the National Health Insurance plan in 2005. All persons older than age 20 years in 1998 and not diagnosed with either RA or T2D before 1998 were included. They were divided into 2 cohorts, 1 with RA and the other without. Those who had T2D before RA were excluded. Each patient in the RA cohort was followed from the RA diagnosis until the end of 2009, or until dropping out of the insurance coverage. RA was ascertained by at least 3 visits using ICD-9 code 714.0, plus at least 2 visits with prescription of antirheumatic drugs in a period of 12 months. T2D was ascertained by at least 3 visits with diabetes codes within 1 year, while hypertension (HTN) and disorders of lipid metabolism (DLM) were determined by at least 3 visits using corresponding ICD codes during the study period. Kaplan-Meier plots, log-rank tests, and Cox regression were used to study the effects of age, sex, glucocorticoid use, HTN, DLM, and RA on T2D risk. RESULTS: The subjects include 600,695 adults. Of these, 4193 were diagnosed with RA, and among them 799 were diagnosed with T2D. The RA to non-RA risk ratio for T2D was 1.68 (95% CI 1.53-1.84) in men and 1.46 (95% CI 1.39-1.54) in women. CONCLUSION: RA appears to be associated with an increased risk for T2D in Taiwan.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».