Antiresorptive therapy and newly diagnosed diabetes in women: a historical cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Undercarboxylated osteocalcin (ucOC) promotes increased insulin sensitivity and increased secretion. Since antiresorptive therapy (AT) decreases ucOC levels, AT could increase the risk of diabetes and this would have serious clinical ramifications. We sought to test this hypothesis by examining the association between new use of AT and newly-diagnosed diabetes. METHODS: Using a bone mineral density (BMD) registry for Manitoba, Canada, we identified 33 640 women aged ≥50 years without diabetes at their first BMD test for 1998-2013. We linked these women to a province-wide retail pharmacy database to identify new AT exposure each year for up to 5 years after a BMD test. Time-dependent analysis was used to test the independent association between new use of AT and newly diagnosed diabetes. RESULTS: This cohort had a mean age of 65 years, a mean body mass index of 26.8 kg/m(2) , and 12% were receiving glucocorticoid and 13% hormone replacement therapy at BMD test. In the first year after BMD test, 29% of women started AT (bisphosphonates, 92%). Over a mean 4.2 years of follow-up, 3.7% new AT users and 4.2% non-users had diabetes (adjusted hazard ratio 1.01, 95% confidence interval 0.87-1.16). Sensitivity analyses using AT dose-response gradients also found no significant associations with diabetes. CONCLUSIONS: Despite the plausible biological mechanisms related to ucOC, new use of AT was not a risk factor for diabetes in this cohort. The clinical implications of these findings are reassuring, as AT is widely prescribed for treating osteoporosis in older women who are also at high risk of developing diabetes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».