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Enregistrement W2896549191 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023830

Examining the risk of depression or self-harm associated with incretin-based therapies used to manage hyperglycaemia in patients with type 2 diabetes: a cohort study using the UK Clinical Practice Research Datalink

2018· article· en· W2896549191 sur OpenAlexafffund
John‐Michael Gamble, Eugene Chibrikov, William K. Midodzi, Laurie Twells, Sumit R. Majumdar

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of WaterlooMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDiabetes Canada
Mots-clésMedicineCohortDepression (economics)PopulationIncretinType 2 diabetesCohort studyInternal medicineIncidence (geometry)PsychiatryDiabetes mellitusEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare population-based incidence rates of new-onset depression or self-harm in patients initiating incretin-based therapies with that of sulfonylureas (SU) and other glucose-lowering agents. DESIGN: Population-based cohort study. SETTING: Patients attending primary care practices registered with the UK-based Clinical Practice Research Datalink (CPRD). PARTICIPANTS: Using the UK-based CPRD, we identified two incretin-based therapies cohorts: (1) dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP-4i)-cohort, consisting of new users of DPP-4i and SU and (2) glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA)-cohort, consisting of new users of GLP-1RA and SU, between January 2007 and January 2016. Patients with a prior history of depression, self-harm and other serious psychiatric conditions were excluded. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary study outcome comprised a composite of new-onset depression or self-harm. Unadjusted and adjusted Cox proportional hazards regression was used to quantify the association between incretin-based therapies and depression or self-harm. Deciles of High-Dimensional Propensity Scores and concurrent number of glucose-lowering agents were used to adjust for potential confounding. RESULTS: We identified new users of 6206 DPP-4i and 22 128 SU in the DPP-4i-cohort, and 501 GLP-1RA and 16 409 SU new users in the GLP-1RA-cohort. The incidence of depression or self-harm was 8.2 vs 11.7 events/1000 person-years in the DPP-4i-cohort and 18.2 vs 13.6 events/1000 person-years in the GLP-1RA-cohort for incretin-based therapies versus SU, respectively. Incretin-based therapies were not associated with an increased or decreased incidence of depression or self-harm compared with SU (DPP-4i-cohort: unadjusted HR 0.70, 95% CI 0.51 to 0.96; adjusted HR 0.80, 95% CI 0.57 to 1.13; GLP-1RA-cohort: unadjusted HR 1.36, 95% CI 0.72 to 2.58; adjusted HR 1.25, 95% CI 0.63 to 2.50). Consistent results were observed for other glucose-lowering comparators including insulin and thiazolidinediones. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the two incretin-based therapies are not associated with an increased or decreased risk of depression or self-harm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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