Adherence to Antimalarial Therapy and Risk of Type 2 Diabetes Mellitus Among Patients With Systemic Lupus Erythematosus: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between adherence to antimalarials and type 2 diabetes mellitus (DM) in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Using administrative health databases in British Columbia, Canada, we conducted a retrospective, longitudinal cohort study of patients with incident SLE and incident antimalarial use. We established antimalarial drug courses by defining a new course when a 90-day gap is exceeded between refills and we calculated proportion of days covered (PDC) for each course. We categorized medication taking as: 1) adherent (PDC ≥0.90), 2) nonadherent (0 < PDC < 0.90), and 3) discontinuer (no drug). Type 2 DM outcomes were based on outpatient or inpatient visits, or antidiabetic medication use. We used multivariable Cox proportional hazards models with time-dependent variables. RESULTS: Over a median of 4.62 years of follow-up in our incident cohort of 1,498 patients with SLE (90.8% women), we recorded 140 incident cases of type 2 DM. Multivariable hazard ratios were 0.61 (95% confidence interval [95% CI] 0.40-0.93) for adherent and 0.78 (95% CI 0.50-1.22) for nonadherent, respectively, as compared to discontinuers. CONCLUSION: Our findings of a protective effect of adherence to antimalarials in preventing type 2 DM provides further support for the importance of adherence to antimalarials to obtain the benefits of therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».