Assessing the Risk for Gout With Sodium–Glucose Cotransporter-2 Inhibitors in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hyperuricemia is common in patients with type 2 diabetes mellitus and is known to cause gout. Sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors prevent glucose reabsorption and lower serum uric acid levels. Objective: To compare the rate of gout between adults prescribed an SGLT2 inhibitor and those prescribed a glucagon-like peptide-1 (GLP1) receptor agonist. Design: Population-based new-user cohort study. Setting: A U.S. nationwide commercial insurance database from March 2013 to December 2017. Patients: Persons with type 2 diabetes newly prescribed an SGLT2 inhibitor were 1:1 propensity score matched to patients newly prescribed a GLP1 agonist. Persons were excluded if they had a history of gout or had received gout-specific treatment previously. Measurements: The primary outcome was a new diagnosis of gout. Cox proportional hazards regression was used to estimate hazard ratios (HRs) of the primary outcome and 95% CIs. Results: The study identified 295 907 adults with type 2 diabetes mellitus who were newly prescribed an SGLT2 inhibitor or a GLP1 agonist. The gout incidence rate was lower among patients prescribed an SGLT2 inhibitor (4.9 events per 1000 person-years) than those prescribed a GLP1 agonist (7.8 events per 1000 person-years), with an HR of 0.64 (95% CI, 0.57 to 0.72) and a rate difference of -2.9 (CI, -3.6 to -2.1) per 1000 person-years. Limitation: Unmeasured confounding, missing data (namely incomplete laboratory data), and low baseline risk for gout. Conclusion: Adults with type 2 diabetes prescribed an SGLT2 inhibitor had a lower rate of gout than those prescribed a GLP1 agonist. Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors may reduce the risk for gout among adults with type 2 diabetes mellitus, although future studies are necessary to confirm this observation. Primary Funding Source: Brigham and Women's Hospital.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».