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Enregistrement W2894532457 · doi:10.1136/lupus-2018-lsm.27

BD-03 Adherence to antimalarials and risk of type 2 diabetes mellitus in patients with systemic lupus erythematosus: a population-based cohort study

2018· article· en· W2894532457 sur OpenAlexaffabout
J. Antonio Aviña‐Zubieta, Hans Haag, Eric C. Sayre, John M. Esdaile, Mary A. De Vera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEmerald FoundationNational Institutes of HealthHospital for Special SurgeryPfizerCentral New York Community Foundation
Mots-clésMedicineCohortHydroxychloroquineInternal medicineRetrospective cohort studyMedical prescriptionPopulationType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusProportional hazards modelCohort studyType 2 diabetesRelative riskDiseasePharmacologyEnvironmental healthEndocrinologyInfectious disease (medical specialty)Confidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Aside from their effect on disease activity in systemic lupus erythematosus (SLE) antimalarials have been shown additional benefits such as reducing the risk of diabetes. However, a recent systematic review reported sub-optimal adherence to antimalarials with rates as low as 25%. As medication adherence mediates patient outcomes, our objective was to evaluate the association between adherence to antimalarials and risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) among SLE patients. Methods Using a population-based database that includes all residents of British Columbia, Canada, we conducted a retrospective, longitudinal cohort study of patients with incident SLE and incident antimalarial use. We established drug courses for antimalarials – defining each new course when a 90 day permissible gap had been exceeded between refills and calculating corresponding proportion days covered (PDC). Our primary exposure was adherence to antimalarials according to three categories: 1) adherent (PDC ≥0.90); 2) non-adherent (0 3) discontinuer (PDC=0, no drug). T2DM outcomes were defined using International Classification of Disease 9th and 10th Revision Codes, and Canadian Drug Identity Codes for anti-diabetic medication (first date of either encounter). We used multivariable Cox’s proportional hazards models with time-dependent variables to evaluate the association between adherence to antimalarials and risk of T2DM. Results The study cohort included 1498 patients with incident SLE, with mean age of 44.4±14.8 years and 1360 (90.8%) women. Mean number of antimalarial prescriptions/courses over follow-up was 23.2±37.7/2.1±1.8, with mean course duration of 553.9±820.8 days. Over median 4.62 years of follow-up, we recorded 140 incident cases of T2DM. After adjusting for age, gender, comorbidities, and concomitant medications, the hazard ratio (HR) for those who were adherent to antimalarials was 0.61 (95% confidence interval [CI], 0.40–0.93) as compared to discontinuers, suggesting a protective effect of adherence to antimalarials. In contrast, the HR for those who were non-adherent was 0.78 (95% CI 0.50 to 1.22) as compared to discontinuers. Sensitivity analyses involving permutations of permissible gaps (i.e. 120, 180 days) and PDC cut-off (i.e. 0.80) did not materially change our results. Conclusions These population-based data show a protective effect of adherence to antimalarials on risk of T2DM in SLE patients. Given the effectiveness of antimalarials in treating SLE as well as additional benefits, findings emphasize the need to raise awareness, among health professionals and patients with SLE, of the importance of adherence to these therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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