Physician experiences with sodium-glucose cotransporter (SGLT2) inhibitors, a new class of medications in type 2 diabetes, and adverse effects
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The primary aim of our study is to identify physicians who have witnessed a complication attributed to sodium-glucose cotransporter (SGLT2) inhibitors. The secondary aim is to determine the type, severity, and setting of the event (inpatient versus outpatient). BACKGROUND: Diabetes is an increasing public health burden with 9.9% of Canadians expected to be diagnosed with it in 2020. A prominent change with respect to treatment options since the publication of the revised Diabetes Canada guidelines in May 2016 concerned the SGLT2 inhibitors. Their favorable clinical profile has increased interest among clinicians, but there is still reason for caution. Because these drugs are new, the balance of benefits versus risks is not well understood. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of all in-practice physicians (excluding pediatricians). Data were collected through an online survey. FINDINGS: Our survey identified 154 physicians who have identified one or more adverse drug reactions (ADRs) related to SGLT2 inhibitor use. A total of 173 ADRs were identified. In total, 20.6% of family physician respondents had witnessed one or more ADRs. The most common complication is mycotic infection (82 cases) with 47% identified as a low level of severity and occurring mostly in the outpatient setting. The second most common complication is diabetic ketoacidosis (43 cases) with 67% identified as a high level of severity and occurring mostly in the inpatient setting. Other identified complications include hyperkalemia (6 cases), renal insufficiency (15 cases), and even amputation (2 cases). Our survey is the first to document real-world complications from SGLT2 inhibitors. In the outpatient setting, mycotic infections are most common and most often benign. In the inpatient setting, diabetic ketoacidosis is the most common and is severe. This is an important take-home message for family physicians to tailor their practice and vigilance according to the practice setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».