COMPARATIVE EFFECTIVENESS OF HYDROCHLOROTHIAZIDE VERSUS CHLORTHALIDONE ON CARDIAC, RENAL AND ELECTROLYTE EVENTS BY EGFR STAGE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Thiazide diuretics are recommended as first line blood pressure lowering therapy. Previously conducted trials demonstrating cardiovascular benefit (like ALLHAT and SHEP), used Chlorthalidone and not Hydrochlorothiazide as the diuretic. Despite this, Hydrochlorothiazide is commonly prescribed and is available in many combination preparations. Little is known about the comparative effectiveness of the 2 drugs, as estimated glomerular filtration rate (eGFR) declines. We set out to examine the association of hydrochlorothiazide and cardiac, kidney and electrolyte-related adverse events compared to chlorthalidone by eGFR level. Design and method: Population-based, retrospective cohort study of adults of advanced age (> or = 66 years) with a diagnosis of hypertension in Ontario, Canada (2009–2016). Fine and Grey sub-distribution hazards models examining the association of matched hydrochlorothiazide vs. chlorthalidone pairs and outcome events in an intention to treat analysis. Study outcomes were a cardiac event, kidney (egfr decline> 30%) event, electrolyte disorder (hypo- or hyperkalemia, hyponatremia) or all-cause mortality. We examined the effect of eGFR groups (> 60, 45–59, < 45 ml/min/1.73m2) on outcomes using an interaction term. Results: A total of 9,786 hydrochlorothiazide users were matched 4:1 to 2,936 chlorthalidone users (mean age 73.6, 55% female, 41.6% diabetes). Baseline eGFR distributions were 73.4, 17.4 and 9.2% for > 60, 45–59, and <45 ml/min, respectively. In individuals with an eGFR > 60 ml/min, hydrochlorothiazide was associated with a lower risk of eGFR decline (HR 0.78 95%CI 0.70–0.88), CV events (HR 0.83 95%CI 0.76–0.92), hypokalemia (HR 0.54 95CI 0.48–0.60) and all-cause mortality (HR 0.79 95%CI 0.63–0.98) compared to chlorthalidone. These effects attenuated with lower eGFR levels and no differences were observed in hyperkalemia or hyponatremia. Conclusions: Among individuals with an eGFR > 60 ml/min, hydrochlorothiazide use was associated with a lower risk of eGFR decline, CV events, hypokalemia and all-cause mortality. These differential effects were not observed at lower eGFR levels.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».