Comparative cardiovascular and hypoglycaemic safety of glimepiride in type 2 diabetes: A population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the incidence of cardiovascular and hypoglycaemic adverse events associated with glimepiride compared with other second-generation sulphonylureas among patients with type 2 diabetes in a real-world clinical setting. MATERIALS AND METHODS: We identified all sulphonylurea initiators between 1998 and 2017 in the UK Clinical Practice Research Datalink. Using a prevalent new-user design, glimepiride initiators were matched 1:4 with initiators of other second-generation sulphonylureas on calendar time, prior sulphonylurea use, and time-conditional high-dimensional propensity score. Cox proportional hazards models yielded adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for myocardial infarction, ischaemic stroke, severe hypoglycaemia, cardiovascular death, and all-cause mortality. RESULTS: Among 66 032 sulphonylurea new users, 6438 initiated glimepiride and were matched to up to 20 582 initiators of other second-generation sulphonylureas. During a mean follow-up of 1.3 years, glimepiride was associated with a similar incidence of myocardial infarction (HR 0.99, 95% CI 0.75-1.30) and ischaemic stroke (HR 0.96, 95% CI 0.72-1.27) compared with other second-generation sulphonylureas, while there was a non-significant trend towards a higher incidence of severe hypoglycaemia (HR 1.24, 95% CI 0.92-1.68). Glimepiride was also associated with a lower incidence of all-cause mortality (HR 0.77, 95% CI 0.67-0.89), and a non-significant but similar trend for cardiovascular death (HR 0.83, 95% CI 0.65-1.05). CONCLUSIONS: Glimepiride was associated with a lower incidence of all-cause mortality compared with other second-generation sulphonylureas.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».