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Enregistrement W2953242146 · doi:10.2337/dc19-0409

Dipeptidyl Peptidase 4 Inhibitors and the Risk of Bullous Pemphigoid Among Patients With Type 2 Diabetes

2019· article· en· W2953242146 sur OpenAlexafffund
Antonios Douros, Julie Rouette, Hui Yin, Oriana Hoi Yun Yu, Kristian B. Filion, Laurent Azoulay

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBullous pemphigoidHazard ratioInternal medicineConfoundingDipeptidyl peptidase-4Propensity score matchingDipeptidyl peptidase-4 inhibitorPemphigoidDiabetes mellitusProportional hazards modelPopulationType 2 diabetesIncidence (geometry)Cohort studyGastroenterologyConfidence intervalEndocrinologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There are uncertainties regarding the association between dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors and bullous pemphigoid (BP), a potentially severe autoimmune skin disease. Thus, we conducted a population-based study to determine whether use of DPP-4 inhibitors, when compared with other second- to third-line antidiabetic drugs, is associated with an increased risk of BP in patients with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using the U.K. Clinical Practice Research Datalink, we conducted a cohort study among 168,774 patients initiating antidiabetic drugs between January 2007 and March 2018. Using time-dependent Cox proportional hazards models, we estimated adjusted hazard ratios (HRs) with 95% CIs of incident BP associated with current use of DPP-4 inhibitors, compared with current use of other second- to third-line antidiabetic drugs. We also conducted a propensity score-matched analysis to assess the impact of residual confounding. RESULTS: During 711,311 person-years of follow-up, 150 patients were newly diagnosed with BP (crude incidence rate, 21.1 per 100,000 person-years). Current use of DPP-4 inhibitors was associated with an increased risk of BP (47.3 vs. 20.0 per 100,000 person-years; HR 2.21 [95% CI 1.45-3.38]). HRs gradually increased with longer durations of use, reaching a peak after 20 months (HR 3.60 [95% CI 2.11-6.16]). Similar results were obtained in the propensity score-matched analysis (HR 2.40 [95% CI 1.13-4.66]). CONCLUSIONS: In this large population-based study, use of DPP-4 inhibitors was associated with an at least doubling of the risk of BP in patients with type 2 diabetes, albeit the absolute risk was low.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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