Dipeptidyl peptidase-4 inhibitor use and mortality in COVID-19 patients with diabetes mellitus: an updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few observational studies have shown a beneficial effect of dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP4i) in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19), although results are not consistent. The present systematic review and meta-analysis was undertaken to provide a precise summary of the effect of DPP4i use (preadmission or in-hospital) and mortality in COVID-19 patients with diabetes mellitus (DM). Methods: PubMed and Google Scholar databases were systematically searched using appropriate keywords to 4 January 2021, to identify observational studies reporting mortality in COVID-19 patients with DM using DPP4i versus those not using DPP4i. Preadmission and in-hospital use of DPP4i were considered. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Unadjusted and adjusted pooled odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Subgroup analysis was performed for studies reporting preadmission and in-hospital use of DPP4i. Results: We identified nine observational studies of high quality pooling data retrieved from 7008 COVID-19 patients with DM. The pooled analysis of unadjusted and adjusted data did not show any significant association between DPP4i use and mortality in COVID-19 patients with DM. However, on subgroup analysis, we found that in-hospital (and not preadmission) DPP4i use was associated with reduced mortality (unadjusted OR 0.37, 95% CI 0.23, 0.58, p < 0.0001, I 2 = 0% and adjusted OR 0.27, 95% CI 0.13, 0.55, p = 0.0003, I 2 = 12%). Conclusions: In-hospital use of DPP4i is associated with a significant reduction in COVID-19 mortality. Hence, it would be prudent to initiate or continue DPP4i in COVID-19 patients with DM if not contraindicated.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».