Statin use and the risk of acute kidney injury in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As more patients at lower cardiovascular (CV) risk are treated with statins, the balance between cardiovascular benefits and the risk of adverse events becomes increasingly important. METHODS: We did a population-based cohort study (May 1, 2002 to March 30, 2013) using province-wide laboratory and administrative data in Alberta. We studied new statin users aged 66 years of age and older who were not receiving renal replacement therapy at baseline. We assessed statin use at 30-day intervals to allow time-varying assessment of statin exposure in Cox proportional hazards models that examined the relation between statin use and hospitalization with acute kidney injury (AKI). RESULTS: Of the 128,140 new statin users, 47 and 46% were prescribed high- and medium-intensity regimens at the index date. During median follow-up of 4.6 years (interquartile range 2.2, 7.4), 9118 individuals were hospitalized for AKI. Compared to non-use, the use of high- and medium-intensity statin regimens was associated with significant increases in the adjusted risks of hospitalization with AKI: hazard ratios 1.16 [95% confidence interval (CI) 1.10, 1.23] and 1.07 (95% CI 1.01, 1.13), respectively. Risks of AKI were higher among women than men, and among users of angiotensin converting enzyme inhibitors/angiotensin receptor blockers than non-users, and among diuretic users (p for interaction 0.002, 0.01, and 0.04 respectively). CONCLUSIONS: We found a graded, independent association between the intensity of statin use and the risk of hospitalization with AKI, although the absolute magnitude of the excess risk was small.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».