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Enregistrement W2992034147 · doi:10.1186/s41927-019-0105-4

The effect of glucocorticoid therapy on mortality in patients with rheumatoid arthritis and concomitant type II diabetes: a retrospective cohort study

2020· article· en· W2992034147 sur OpenAlexaff
Ruth Costello, Antonia Marsden, Mohammad Movahedi, Mark Lunt, Jennifer Humphreys, Richard Emsley, William G Dixon

Notice bibliographique

RevueBMC Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesVersus ArthritisCentre for Epidemiology Versus Arthritis, University of ManchesterMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineInternal medicineRetrospective cohort studyRheumatoid arthritisConcomitantProportional hazards modelRelative riskOdds ratioConfidence intervalDiabetes mellitusCohortMortality rateHazard ratioCohort studyLower riskEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with rheumatoid arthritis (RA) have increased cardiovascular (CV) and mortality risk. Patients with RA are also frequently prescribed glucocorticoids (GCs) which have been associated with increased risk of mortality. In addition, for patients who have concomitant diabetes mellitus (DM), GCs are known to worsen glycaemic control and hence may further increase CV and mortality risk. This study aimed to understand the relationship between GCs, DM and mortality in patients with RA. METHODS: = 9085) were included. DM was identified through Read codes, prescriptions and blood tests, and GC use was identified through prescriptions. Mortality rate ratios (RR) and rate differences (RD) were calculated across the different exposure groups. Cox proportional hazards regression models were used to estimate interaction on the multiplicative and additive scales. RESULTS: In those without DM GC use had a 4.4-fold increased all-cause mortality RR (95% confidence interval (CI): 3.83 to 5.14) compared to non-use, whilst those with DM had a lower RR for GC use (3.02 (95% CI: 2.34, 3.90)). However, those with DM had a higher RD associated with GC use because of their higher baseline risk. In those with DM, GC use was associated with an additional 46.7 deaths/1000 person-years (pyrs) (95% CI: 34.1 to 59.3) compared to non-use, while in those without DM GC use was associated with an additional 36.2 deaths/1000 pyrs (95% CI: 31.6 to 40.8). A similar pattern was seen for CV mortality. The adjusted Cox proportional hazards model showed no evidence of multiplicative interaction, but additive interaction indicated a non-significant increased risk. For CV mortality there was no interaction on either scale. CONCLUSIONS: GC use was associated with higher mortality rates in people with comorbid DM compared to people without DM, despite apparently reassuring similar relative risks. Clinicians need to be aware of the higher baseline risk in patients with DM, and consider this when prescribing GCs in patients with RA and comorbid DM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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