MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3046544717 · doi:10.1111/dom.14164

Cardiometabolic risk factor control in black and white people in the United States initiating sodium‐glucose co‐transporter‐2 inhibitors: A real‐world study

2020· article· en· W3046544717 sur OpenAlexaff
Olga Montvida, Subodh Verma, Jonathan E. Shaw, Sanjoy K. Paul

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexInternal medicineType 2 diabetesOdds ratioConfidence intervalDiabetes mellitusBlood pressureEndocrinologyTriglycerideCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To explore cardiometabolic risk profiles, the probability of sustainable control, and the effectiveness of treatment with sodium-glucose co-transporter-2 (SGLT2) inhibitors in black and white adults in the United States with type 2 diabetes. MATERIALS AND METHODS: Using nationally representative US electronic medical records, 72 690 white and 10 004 black adults diagnosed with type 2 diabetes initiating SGLT2 inhibitors during the period 2013 to 2018, continuing it for ≥6 months, and with follow-up of ≥12 months, were identified. Glycated haemoglobin (HbA1c), body weight, systolic blood pressure (SBP) and lipid changes at 6 months, and sustainability of control over 18 months post SGLT2 inhibitor initiation were explored, separately in those with and without atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). RESULTS: The white group was older (58 years) with lower mean HbA1c (8.5%), compared to the black group (age 54 years, HbA1c 9.0%). Body mass index distribution was similar. The proportions of people with uncontrolled SBP, LDL cholesterol, non-HDL cholesterol and triglyceride levels were 24%, 42%, 51% and 62%, respectively, in white patients, and 31%, 51%, 49% and 32%, respectively, in black patients. At 6-month follow-up white and black patients had similar adjusted reductions in HbA1c (1.1%), SBP (8-10 mmHg), LDL cholesterol (0.26 - 0.34 mmol / L) and body weight (1.1-1.4 kg). However, over 18 months' follow-up, compared to white patients, black patients were significantly less likely to achieve sustainable control in HbA1c (odds ratio [OR] 0.67, 95% confidence interval [CI] 0.63-0.72), body weight (OR 0.81, 95% CI 0.72-0.91), SBP (OR 0.67, 95% CI 0.61-0.74) and LDL cholesterol (OR 0.77, 95% CI 0.67-0.89). Triglyceride control was significantly better among black patients. Black patients had a significantly higher risk factor burden, irrespective of ASCVD status. CONCLUSIONS: While the effectiveness of SGLT2 inhibitors was similar among black and white patients, irrespective of ASCVD status, black patients continued to have worse cardiometabolic risk factor burden after SGLT2 inhibitor initiation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes Obesity and MetabolismMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207