Systematic review and meta-analysis: dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and rheumatoid arthritis risk
Notice bibliographique
Résumé
This review evaluated the risk of rheumatoid arthritis in patients with type 2 diabetes treated with dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (Dpp-4i). The MEDLINE (via PubMed), Embase, the Cochrane Library databases and web of science were used to search the effects of Dpp-4i on rheumatoid arthritis in patients with type 2 diabetes from inception to 7 September, 2020. We included studies that met the following criteria:(i) A randomized controlled trial (RCT), prospective or retrospective cohort study examining the relationship between Dpp-4i and rheumatoid arthritis. Exclusion criteria included the following: Reviews and researches related to other diseases or subjects; and studies without data on the prevalence of rheumatoid arthritis were excluded. Risk of Bias table contained in Review Manager 5.3 and Newcastle-Ottawa scale (NOS) were used for quality assessment of included RCT and observational studies separately. Meta-analysis was used to estimate the risk of disease. We conducted a subgroup analysis of duration of follow-up, adjusted (adjusted RR or unadjusted RR), sample size and study design. A total of 10 independent studies assessing 1,420,414 patients were included in this analysis. In this meta-analysis, we found that there was nonsignificant increase of rheumatoid arthritis with Dpp-4 inhibitor exposure (RR 0.96, 95%CI (0.69-1.32)). Our results revealed that Dpp-4 inhibitors do not seem to increase the risk of rheumatoid arthritis. Long-term follow-up monitoring is necessary.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».