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Enregistrement W3107654124 · doi:10.2215/cjn.08310520

Higher-Dose Sitagliptin and the Risk of Congestive Heart Failure in Older Adults with CKD

2020· article· en· W3107654124 sur OpenAlexafffundabout
Flory T. Muanda, Matthew A. Weir, Lavanya Bathini, Kristin K. Clemens, Vlado Perkovic, Manish M. Sood, Eric McArthur, Jessica M. Sontrop, Richard B. Kim, Amit X. Garg

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésSitagliptinMedicineHeart failureHazard ratioInternal medicineConfidence intervalProportional hazards modelCardiologyPopulationRelative riskDiabetes mellitusType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sitagliptin, a dipeptidyl peptidase-4 inhibitor, is commonly prescribed to patients with type 2 diabetes. As this drug is primarily eliminated by the kidney, a reduced dose is recommended for patients with CKD. Some evidence suggests that sitagliptin is associated with a higher risk of congestive heart failure, particularly at higher doses. We compare the 1-year risk of death or hospitalization with congestive heart failure in patients with CKD newly prescribed sitagliptin at >50 versus ≤50 mg/d. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: (but not receiving dialysis) who were newly prescribed sitagliptin between 2010 and 2017 in Ontario, Canada. We used inverse probability of treatment weighting on the basis of propensity scores to balance baseline characteristics. The primary composite outcome was death or hospitalization with congestive heart failure. Secondary outcomes included hospitalization with pancreatitis or hypoglycemia, all-cause hospitalization, and glycemic control. Weighted hazard ratios were obtained using Cox proportional hazards regression, and 95% confidence intervals were obtained using bootstrap variance estimators. RESULTS: Of 9215 patients, 6518 started sitagliptin at >50 mg/d, and 2697 started sitagliptin at ≤50 mg/d. The 1-year risk of death or hospitalization with congestive heart failure did not differ significantly between groups (79 versus 126 events per 1000 person-years; weighted hazard ratio, 0.88; 95% confidence interval, 0.67 to 1.14); hospitalization with pancreatitis (weighted hazard ratio, 0.98; 95% confidence interval, 0.32 to 3.03) and hypoglycemia (weighted hazard ratio, 1.10; 95% confidence interval, 0.64 to 1.90) also did not differ significantly between groups. Patients starting sitagliptin at >50 mg/d had lower mean glycated hemoglobin concentrations (weighted between-group difference, -0.12%; 95% confidence interval, -0.19 to -0.06) and a lower risk of all-cause hospitalization (weighted hazard ratio, 0.81; 95% confidence interval, 0.66 to 0.98). CONCLUSIONS: The risk of death or congestive heart failure was not higher in older adults with CKD starting sitagliptin at >50 versus ≤50 mg/d. PODCAST: This article contains a podcast at https://www.asn-online.org/media/podcast/CJASN/2020_11_25_CJN08310520_final.mp3.

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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,212

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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