Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Agonists and Sodium–Glucose Cotransporter 2 Inhibitors and Risk of Nonalcoholic Fatty Liver Disease Among Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1 RA) and sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT-2) inhibitors, separately, are associated with a decreased risk of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) compared with dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors among patients with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We assembled two new-user, active comparator cohorts using the U.K. Clinical Practice Research Datalink. The first included 30,291 and 225,320 new users of GLP-1 RA and DPP-4 inhibitors, respectively. The second included 41,184 and 148,421 new users of SGLT-2 inhibitors and DPP-4 inhibitors, respectively. Cox proportional hazards models weighted using propensity score fine stratification were fit to estimate hazard ratios (HRs) with 95% CIs of NAFLD. We also determined whether the study drugs were associated with a decreased risk of hepatic transaminase elevation within restricted subcohorts. RESULTS: GLP-1 RA were associated with a lower incidence of NAFLD with a wide CI compared with DPP-4 inhibitors (3.9 vs. 4.6 per 1,000 person-years, respectively; HR 0.86, 95% CI 0.73-1.01). SGLT-2 inhibitors were associated with a decreased risk of NAFLD (5.4 vs. 7.0 per 1,000 person-years, respectively; HR 0.78, 95% CI 0.68-0.89). In the restricted subcohorts, both GLP-1 RA and SGLT-2 inhibitors were associated with a decreased risk of hepatic transaminase elevation (HR 0.89, 95% CI 0.83-0.95, and HR 0.66, 95% CI 0.61-0.71). CONCLUSIONS: SGLT-2 inhibitors, and possibly GLP-1 RA, may be associated with a decreased incidence of NAFLD and hepatic transaminase elevation among patients with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».