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Enregistrement W4280599262 · doi:10.1097/md.0000000000029202

Association between selective serotonin reuptake inhibitor and risk of peripheral artery disease in diabetes mellitus

2022· article· en· W4280599262 sur OpenAlexaff
Kai-Hua Chen, Ting-Yao Wang, Chuan-Pin Lee, Yao‐Hsu Yang, Roger S. McIntyre, Mehala Subramaniapillai, Yena Lee, Vincent Chin‐Hung Chen

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSerotonin reuptake inhibitorHazard ratioInternal medicineDiabetes mellitusPropensity score matchingProportional hazards modelRetrospective cohort studyAntithromboticPopulationCohort studyAntidepressantEndocrinologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: An increasing number of studies have demonstrated the bidirectional hemostatic effect of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) on the risk of cerebrovascular and cardiovascular diseases. However, no previous study has focused on the relationship between SSRI and the risk of peripheral artery disease (PAD) in diabetes mellitus (DM). We sought to evaluate the association between SSRIs and the PAD risk in individuals with DM.We conducted a retrospective, population-based cohort study using data from the Longitudinal Health Insurance Database from 1999 to 2010 in Taiwan. A total of 5049 DM patients were included and divided into 2 groups: DM with SSRI users and DM with SSRI non-users. Propensity score matching and 1-year landmark analysis were used for our study design. Stratified Cox proportional hazard regressions were used to analyze the hazard ratio of the PAD risk in certain subgroups.DM with SSRI users did not affect the PAD risk compared to DM with SSRI non-users. These findings were consistent with all sensitivity analyses (i.e., age, sex, SSRI doses, antithrombotic medication use, and medical and psychiatric comorbidities).In this study, we found that there was no significant difference of PAD risk between DM with SSRI users and DM with SSRI non-users. DM with SSRI user did not affect PAD risk across any SSRI dose, age, sex, antithrombotic medications, and multiple comorbidities in the subgroup analysis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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