MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3035359689 · doi:10.1111/jdi.13321

Sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors compared with other glucose‐lowering drugs in Japan: Subanalyses of the CVD‐REAL 2 Study

2020· article· en· W3035359689 sur OpenAlexaff
Shun Kohsaka, M. Takeda, Johan Bodegård, Marcus Thuresson, Mikhail Kosiborod, Toshitaka Yajima, Eric Wittbrodt, Peter Fenici

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Investigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMedicineHazard ratioInternal medicineHeart failureMetforminDiabetes mellitusConfidence intervalDipeptidyl peptidase-4Stroke (engine)Relative riskType 2 diabetesGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are limited data on cardiovascular efficacy and safety of type 2 diabetes therapies in Japan, where treatments are characterized by lower metformin use and higher dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP4i) use versus other countries. We investigated the cardiovascular outcomes in Japanese patients with type 2 diabetes initiating sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i) matched 1:1 to patients initiating other glucose-lowering drugs (33,890 patients/group) or DPP4i (9,876 patients/group). SGLT2i initiation was associated with lower risks (hazard ratio of in-hospital death [death] 0.56, 95% confidence interval [CI] 0.47-0.67; hospitalization for heart failure 0.75, 95% CI 0.64-0.89; composite of hospitalization for heart failure or death 0.65, 95% CI 0.58-0.74 and stroke 0.66, 95% CI 0.52-0.84 versus other glucose-lowering drugs and lower risks of death 0.52, 95% CI 0.36-0.73) and composite of hospitalization for heart failure or death (0.65, 95% CI 0.51-0.83) versus DPP4i. In conclusion, SGLT2i initiators had lower risks of cardiovascular events versus other glucose-lowering drug initiators and, uniquely, versus DPP4i initiators in Japanese real-world practice.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,008
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Diabetes InvestigationMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207