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Enregistrement W3088446089 · doi:10.1136/bmj.m3342

Sodium glucose cotransporter 2 inhibitors and risk of major adverse cardiovascular events: multi-database retrospective cohort study

2020· article· en· W3088446089 sur OpenAlexafffundabout
Kristian B. Filion, Lisa M. Lix, Oriana HY Yu, Sophie Dell’Aniello, Antonios Douros, Baiju R. Shah, Audray St-Jean, Anat Fisher, Éric Tremblay, Shawn Bugden, Silvia Alessi‐Severini, Paul E. Ronksley, Nianping Hu, Colin R. Dormuth, Pierre Ernst, Samy Suissa

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSaskatchewan Health Quality CouncilUniversity of CalgaryMemorial University of NewfoundlandInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversity of British ColumbiaHealth Sciences CentreJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of ManitobaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill UniversityUniversity of TorontoManitoba Health
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMcGill University
Mots-clésRetrospective cohort studyMedicineAdverse effectCohortCohort studyCotransporterDatabaseSodiumInternal medicineEmergency medicineComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To compare the risk of cardiovascular events between sodium glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors and dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors among people with type 2 diabetes in a real world context of clinical practice. Design Multi-database retrospective cohort study using a prevalent new user design with subsequent meta-analysis. Setting Canadian Network for Observational Drug Effect Studies (CNODES), with administrative healthcare databases from seven Canadian provinces and the United Kingdom, 2013-18. Population 209 867 new users of a SGLT2 inhibitor matched to 209 867 users of a DPP-4 inhibitor on time conditional propensity score and followed for a mean of 0.9 years. Main outcome measures The primary outcome was major adverse cardiovascular events (MACE, a composite of myocardial infarction, ischaemic stroke, or cardiovascular death). Secondary outcomes were the individual components of MACE, heart failure, and all cause mortality. Cox proportional hazards models were used to estimate site specific adjusted hazards ratios and 95% confidence intervals, comparing use of SGLT2 inhibitors with use of DPP-4 inhibitors in an as treated approach. Site specific results were pooled using random effects meta-analysis. Results Compared with DPP-4 inhibitors, SGLT2 inhibitors were associated with decreased risks of MACE (incidence rate per 1000 person years: 11.4 v 16.5; hazard ratio 0.76, 95% confidence interval 0.69 to 0.84), myocardial infarction (5.1 v 6.4; 0.82, 0.70 to 0.96), cardiovascular death (3.9 v 7.7; 0.60, 0.54 to 0.67), heart failure (3.1 v 7.7; 0.43, 0.37 to 0.51), and all cause mortality (8.7 v 17.3; 0.60, 0.54 to 0.67). SGLT2 inhibitors had more modest benefits for ischaemic stroke (2.6 v 3.5; 0.85, 0.72 to 1.01). Similar benefits for MACE were observed with canagliflozin (0.79, 0.66 to 0.94), dapagliflozin (0.73, 0.63 to 0.85), and empagliflozin (0.77, 0.68 to 0.87). Conclusions In this large observational study conducted in a real world clinical practice context, the short term use of SGLT2 inhibitors was associated with a decreased risk of cardiovascular events compared with the use of DPP-4 inhibitors. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT03939624 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations122
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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