Risk of amputation with canagliflozin across categories of age and cardiovascular risk in three US nationwide databases: cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the rate of lower limb amputation among adults newly prescribed canagliflozin according to age and cardiovascular disease. DESIGN: Population based, new user, cohort study. DATA SOURCES: Two commercial and Medicare claims databases, 2013-17. PARTICIPANTS: Patients newly prescribed canagliflozin were propensity score matched 1:1 with patients newly prescribed a glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonist. Hazard ratios and rate differences per 1000 person years were computed for the rate of lower limb amputation in the following four groups: group 1, patients aged less than 65 years without baseline cardiovascular disease; group 2, patients aged less than 65 with baseline cardiovascular disease; group 3, patients aged 65 or older without baseline cardiovascular disease; group 4, patients aged 65 or older with baseline cardiovascular disease. Within each group, pooled hazard ratio and rate difference per 1000 person years were calculated by meta-analysis. INTERVENTION: Canagliflozin versus a GLP-1 agonist. MAIN OUTCOME MEASURES: Lower limb amputation requiring surgery. RESULTS: Across the three databases, 310 840 propensity score matched adults who started canagliflozin or a GLP-1 agonist were identified. The hazard ratio and rate difference per 1000 person years for amputation in adults receiving canagliflozin compared with a GLP-1 agonist for each group was: group 1, hazard ratio 1.09 (95% confidence interval 0.83 to 1.43), rate difference 0.12 (-0.31 to 0.55); group 2, hazard ratio 1.18 (0.86 to 1.62), rate difference 1.06 (-1.77 to 3.89); group 3, hazard ratio 1.30 (0.52 to 3.26), rate difference 0.47 (-0.73 to 1.67); and group 4, hazard ratio 1.73 (1.30 to 2.29), rate difference 3.66 (1.74 to 5.59). CONCLUSIONS: The increase in rate of amputation with canagliflozin was small and most apparent on an absolute scale for adults aged 65 or older with baseline cardiovascular disease, resulting in a number needed to treat for an additional harmful outcome of 556 patients at six months (that is, 18 more amputations per 10 000 people who received canagliflozin). These results help to contextualize the risk of amputation with canagliflozin in routine care.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».