Use of Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitors and New-onset Rheumatoid Arthritis in Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case reports have suggested a link between dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors, antidiabetic drugs used as second- to third-line treatments, and incidence of rheumatoid arthritis. Because the DPP-4 enzyme is involved in several immunologic processes and possibly in the pathophysiology of rheumatoid arthritis, further research is warranted. This population-based study aimed to determine whether use of DPP-4 inhibitors is associated with incidence of rheumatoid arthritis. METHODS: Using the United Kingdom Clinical Practice Research Datalink, we conducted a cohort study among 144,603 patients with type 2 diabetes initiating antidiabetic drugs between 2007 and 2016. We estimated hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) for incident rheumatoid arthritis using time-dependent Cox proportional hazards models, comparing use of DPP-4 inhibitors with use of other antidiabetic drugs. We imposed a 6-month exposure lag period for latency and diagnostic delays. Secondary analyses included assessment of the duration-response relation and comparison with other second-line antidiabetic drugs, among others. RESULTS: During 567,169 person-years of follow-up, 464 patients were newly diagnosed with rheumatoid arthritis (crude incidence rate: 82 per 100,000/year). Compared with use of other antidiabetic drugs, use of DPP-4 inhibitors was not associated with an increased risk of rheumatoid arthritis (82 vs. 79 per 100,000/year; HR = 1.0; 95% CI = 0.8, 1.3), with no evidence of duration-response relation. The results did not change after using second-line antidiabetic drugs as the comparator group. CONCLUSIONS: In this large population-based study, use of DPP-4 inhibitors was not associated with an increased risk of incident rheumatoid arthritis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».