Will Proton Pump Inhibitors Increase the Risk of Diabetes Mellitus? A Systemic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proton pump inhibitor use was reported to potentially provide benefits to prevent diabetes mellitus. This study aims to investigate the association between proton pump inhibitor use and the risk of developing diabetes mellitus. METHODS: This study was registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (ID: CRD42021238481). A systematic literature search was conducted to identify eligible studies up to February 2021. Quality assessment was conducted according to Jadad Scoring Scale and Newcastle-Ottawa Scale. The heterogeneity among studies was tested and estimated by Q test and I2. Pooled hazard ratio with 95% CI was calculated using the random-effects or fixed-effects model depending on the heterogeneity. Subgroup analyses, sensitivity analysis, and publication bias assessment were also performed. RESULTS: Eight studies including 850 019 participants were included. We found that proton pump inhibitor use was associated with a statistically non-significant increased risk of diabetes mellitus (pooled hazard ratio was 1.06, 95% CI = 0.89-1.28, P = .50). In subgroup analysis, 5 studies conducted in North America confirmed the overall result; however, one study conducted in Europe demonstrated a statistically significant increased risk, while one study in Asia revealed a statistically significant decreased risk. CONCLUSION: Proton pump inhibitor use is not associated with either increased or decreased risk of diabetes mellitus. However, more well- designed studies focusing on proton pump inhibitor use and the risk of diabetes mellitus, especially among populations with different backgrounds, are still needed.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».