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Enregistrement W3033090815 · doi:10.1093/ndt/gfaa142.p1019

P1019CANAGLIFLOZIN AND RISK OF SKIN AND SOFT TISSUE INFECTIONS IN PEOPLE WITH DIABETES MELLITUS AND KIDNEY DISEASE - A POST-HOC ANALYSIS OF THE CREDENCE TRIAL

2020· article· en· W3033090815 sur OpenAlexaff
Amy Kang, Brendan Smyth, Brendon L. Neuen, Hiddo J.L. Heerspink, Gian Luca Di Tanna, Bruce Neal, Hong Zhang, Carinna Hockham, Rajiv Agarwal, George L. Bakris, David M. Charytan, Dick de Zeeuw, Tom Greene, Adeera Levin, Carol A. Pollock, David C. Wheeler, Bernard Zinman, Kenneth W. Mahaffey, Vlado Perkovic, Meg Jardine

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMitsubishi Tanabe Pharma Corporation
Mots-clésMedicineCanagliflozinInternal medicinePlaceboDiabetes mellitusPopulationKidney diseaseAdverse effectPost-hoc analysisSurgeryType 2 diabetesPathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims The skin’s hypertonic microenvironment has a hypothesized protective antimicrobial function that may be disrupted by SGLT2i. The association between sodium glucose cotransporter inhibitors (SGLT2i) and genital mycotic infections is well established, but it is not known if these agents increase the risk of other skin and soft tissue infections (SSTI). We aimed to describe SSTI in the CREDENCE trial, and determine whether canagliflozin affects the risk of skin and soft tissue infections (SSTIs) overall and in subgroups. Method We performed a post-hoc analysis of the CREDENCE trial that randomised people with type 2 diabetes and albuminuric stage 2 and 3 chronic kidney disease to either canagliflozin 100mg daily or placebo. Infections reported as adverse events were assessed by two blinded authors following predetermined criteria for SSTI with discrepancies resolved by consensus. We analysed the risks of SSTIs in the on-treatment population as the more conservative approach, with a sensitivity analysis conducted in the intention-to-treat population. Univariable time-to first-event regression models were assessed. Results Overall 373/4397 (8.5%) participants experienced 478 events comprising 252 bacterial skin infections (including 2 episodes of necrotising fasciitis), 94 fungal skin infections, 109 other skin infections and 23 soft tissue infections. Of these, 136/478 (28%) were serious. Drug was continued in 290/373 (78%) of first events, with similar frequency of subsequent events between groups (31/133 (23%) and 33/157 (21%) for those continuing canagliflozin and placebo respectively). In both cases of necrotising fasciitis, drug was withdrawn and the participants recovered.Canagliflozin did not increase the risk of SSTI (HR 0.85 [95% Confidence Interval (CI) 0.69-1.04] p=0.11) (Figure 1). Results were similar in the intention-to-treat population (HR 0.88 [95% CI 0.73-1.07] p=0.20), in analyses confined to serious SSTI (HR 0.83 [95% CI 0.58-1.21] p=0.33), and in the predefined subgroups. Conclusion Although other studies suggest that SGLT2i may reduce the sodium content of the skin, we found that canagliflozin does not increase the risk of skin and soft tissue infections, overall or in any subgroup, in people with type 2 diabetes mellitus and albuminuric chronic kidney disease.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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