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Enregistrement W3159780534 · doi:10.1101/2021.03.17.21253796

SGLT2 inhibitors and the risk of diabetic ketoacidosis among adults with Type 2 Diabetes: A systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3159780534 sur OpenAlexaff
Michael Colacci, John Fralick, Ayodele Odutayo, Michael Fralick

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of CalgarySinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic ketoacidosisMedicineRandomized controlled trialObservational studyRelative riskMeta-analysisInternal medicineDiabetes mellitusPlaceboHazard ratioConfidence intervalInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Importance The risk of diabetic ketoacidosis (DKA) with sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors is unclear. Objective To examine the risk of DKA with SGLT2 inhibitors in both observational studies and large clinical trials. Data Sources Searches of PubMed, EMBASE and CENTRAL (inception to 15 April 2019) without language restrictions; conference proceedings; and reference lists. Study Selection Randomized controlled trials and observational studies that quantified the rate of diabetic ketoacidosis with an SGLT2 inhibitor in comparison to another diabetes medication or placebo. Data Extraction and Synthesis Two independent investigators abstracted study data and assessed the quality of evidence. Data were pooled using random effects models with the Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman method. Main Outcome and Measures Absolute event rates and hazard ratios for diabetic ketoacidosis were extracted from each study. Results Seven randomized trials encompassing 42,375 participants and five cohort studies encompassing 318,636 participants were selected. Among the 7 randomized controlled trials, the absolute rate of DKA among patients randomized to an SGLT2 inhibitor ranged from 0.6 to 2.2 events per 1000 person years. Four randomized trials were included in the meta-analysis, and compared to placebo or comparator medication, SGLT2 inhibitors had a 2.4-fold higher risk of DKA (Relative Risk⍰[RR] =⍰2.46 [95% CI, 1.16-5.21]; I2⍰=⍰0%; P⍰= 0.54). Among the 5 observational studies, the absolute rate of DKA associated with SGLT2 inhibitor use ranged from 0.6 to 4.9 per 1000 person years and a 1.7-fold higher rate of DKA compared to another diabetes medication (RR⍰=⍰1.74 [95% CI, 1.01-2.93]; I2⍰=⍰45%; P⍰= 0.12). Conclusions and Relevance In adults with type 2 diabetes, SGLT2 inhibitors increase the risk of DKA in both observational studies and large randomized clinical trials. Registration CRD42019146855 Funding Source None KEY MESSAGES ‐ Case reports and observational studies have suggested that SGLT2 inhibitors may be associated with an increased risk of DKA, but this finding has not been reproduced in older meta-analyses of randomized controlled trials. ‐ In this systematic review and meta-analysis of randomized trials and observational studies including over 350,000 patients, SGLT2 inhibitors were found to be associated with twice the risk of diabetic ketoacidosis versus placebo or a comparator medication. ‐ Patients receiving an SGLT2 inhibitors should be counselled on this risk and provided with appropriate sick-day medication management.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,036
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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