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Enregistrement W4223640637 · doi:10.1161/circulationaha.121.057736

Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors and Risk of Hyperkalemia in People With Type 2 Diabetes: A Meta-Analysis of Individual Participant Data From Randomized, Controlled Trials

2022· article· en· W4223640637 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePotassium and Related Disorders
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperkalemiaType 2 diabetesKidney diseaseDiabetes mellitusClinical trialDiseaseRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hyperkalemia increases risk of cardiac arrhythmias and death and limits the use of renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors and mineralocorticoid receptor antagonists, which improve clinical outcomes in people with chronic kidney disease or systolic heart failure. Sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors reduce the risk of cardiorenal events in people with type 2 diabetes at high cardiovascular risk or with chronic kidney disease. However, their effect on hyperkalemia has not been systematically evaluated. Methods: A meta-analysis was conducted using individual participant data from randomized, double-blind, placebo-controlled clinical outcome trials with SGLT2 inhibitors in people with type 2 diabetes at high cardiovascular risk or with chronic kidney disease in whom serum potassium levels were routinely measured. The primary outcome was time to serious hyperkalemia, defined as central laboratory–determined serum potassium ≥6.0 mmol/L, with other outcomes including investigator-reported hyperkalemia events and hypokalemia (serum potassium ≤3.5 mmol/L). Cox regression analyses were performed to estimate treatment effects from each trial with hazards ratios and corresponding 95% CIs pooled with random-effects models to obtain summary treatment effects, overall and across key subgroups. Results: Results from 6 trials were included comprising 49 875 participants assessing 4 SGLT2 inhibitors. Of these, 1754 participants developed serious hyperkalemia, and an additional 1119 investigator-reported hyperkalemia events were recorded. SGLT2 inhibitors reduced the risk of serious hyperkalemia (hazard ratio, 0.84 [95% CI, 0.76–0.93]), an effect consistent across studies ( P heterogeneity =0.71). The incidence of investigator-reported hyperkalemia was also lower with SGLT2 inhibitors (hazard ratio, 0.80 [95% CI, 0.68–0.93]; P heterogeneity =0.21). Reductions in serious hyperkalemia were observed across a range of subgroups, including baseline kidney function, history of heart failure, and use of renin-angiotensin-aldosterone system inhibitor, diuretic, and mineralocorticoid receptor antagonist. SGLT2 inhibitors did not increase the risk of hypokalemia (hazard ratio, 1.04 [95% CI, 0.94–1.15]; P heterogeneity =0.42). Conclusions: SGLT2 inhibitors reduce the risk of serious hyperkalemia in people with type 2 diabetes at high cardiovascular risk or with chronic kidney disease without increasing the risk of hypokalemia.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,216 · 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