MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2775728559 · doi:10.1016/j.jsxm.2017.10.063

Erectile Dysfunction Medications and Treatment for Cardiometabolic Risk Factors: A Pharmacoepidemiologic Study

2017· article· en· W2775728559 sur OpenAlexafffundabout
Sean Skeldon, Lucy Cheng, Steven G. Morgan, Allan S. Detsky, S. Larry Goldenberg, Michael R. Law

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalCentre for Family MedicineUniversity Health NetworkInstitute of Population and Public HealthUniversity of TorontoInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineErectile dysfunctionMedical prescriptionInternal medicineType 2 diabetesDiabetes mellitusPopulationStatinRetrospective cohort studyPolypharmacyPharmacoepidemiologyCohortEndocrinologyPharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Erectile dysfunction (ED) can be a sentinel marker for future cardiovascular disease and has been described as providing a "window of curability" for men to receive targeted cardiovascular risk assessment. AIM: To determine whether the prescription of phosphodiesterase type 5 inhibitors (PDE5is) for ED leads to the detection and treatment of previously undiagnosed cardiometabolic risk factors. METHODS: We performed a retrospective population-based cohort study of residents of British Columbia, Canada using linked health care databases from 2004 to 2011. An individual-level time series analysis with switching replications was used to determine changes in drug use for hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes in men 40 to 59 years old. The observation window for each patient was 720 days before and 360 days after the index date. OUTCOMES: The primary outcome was changes in prescriptions for antihypertensive, statin, and oral antidiabetic drugs, with secondary outcomes being laboratory tests for plasma cholesterol and glucose. RESULTS: 5,858 men 40 to 59 years old newly prescribed a PDE5i were included in the analysis. We found a sudden increase in prescriptions for antihypertensive drugs (40 per 1,000; P < .001), statins (10 per 1,000; P = .001), and antidiabetic drugs (17 per 1,000; P = .002) in the 90 days after a new prescription for a PDE5i. For hypercholesterolemia and diabetes, most of this change was observed in men with relevant screening tests performed in the 30 days after their PDE5i prescription. Only 15% and 17% of men who did not have a screening test for cholesterol and glucose, respectively, in the year before their PDE5i prescription went on to have one in the subsequent 30 days. CLINICAL IMPLICATIONS: The paucity of screening tests observed in our study after PDE5i prescriptions suggests that physicians should be educated on the recommended screening guidelines for men newly diagnosed with ED. STRENGTHS AND LIMITATIONS: The number of men who were ordered a laboratory test or written a prescription but chose not to complete or fill it, respectively, is unknown. CONCLUSION: Treatment for ED with PDE5is can be a trigger or "gateway drug" for the early detection and treatment of cardiometabolic risk factors provided physicians perform the requisite screening investigations. Skeldon SC, Cheng L, Morgan SG, et al. Erectile Dysfunction Medications and Treatment for Cardiometabolic Risk Factors: A Pharmacoepidemiologic Study. J Sex Med 2017;14:1597-1605.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Sexual MedicineMême sujetSexual function and dysfunction studiesTravaux en français237 207