Comparative safety of the sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) inhibitors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To estimate the association between the use of sodium glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitors and postmarket harms as identified by drug regulatory agencies. Design We conducted a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials (RCT). Six large databases were searched from inception to May 2018. Random effects models were used to estimate pooled relative risks (RRs). Intervention SGLT2 inhibitors, compared with placebo or active comparators. Primary outcomes Acute kidney injury (AKI), diabetic ketoacidosis (DKA), urinary tract infections (UTI), bone fractures and lower limb amputations. Results We screened 2418 citations of which 109 were included. Most studies included one of four SGLT2 inhibitors, dapagliflozin, canagliflozin, empagliflozin and ipragliflozin. When compared with placebo, SGLT2 inhibitors were found to be significantly protective against AKI (RR=0.59; 95% CI 0.39 to 0.89; I2=0.0%), while no difference was found for DKA (RR 0.66; 95% CI 0.30 to 1.45, I2=0.0%), UTI (RR 1.02; 95% CI 0.95 to 1.09, I2=0.0%) or bone fracture (RR 0.87; 95% CI 0.69 to 1.09, I2=1.3%). Three studies reported on amputation, with one finding a significant increase risk. No increased risk for either outcome was found when compared with active controls. Subgroup analysis did show an increased risk of UTI with dapagliflozin only (RR 1.21; 95% CI 1.02 to 1.43, I2=0.0%), but no other analysis supported an increased risk of AKI, DKA, UTI or fracture. Conclusions Current evidence from RCTs does not suggest an increased risk of harm with SGLT2 inhibitors as a class over placebo or active comparators with respect to AKI, DKA, UTI or fracture. However, wide CIs for many comparisons suggest limited precision, and therefore clinically important adverse events cannot be ruled out. Dapagliflozin, appears to independently increase the risk of UTI, although the mechanism for this intraclass variation in risk is unclear. PROSPERO registration number CRD42016038715.
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 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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».