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Enregistrement W4281969363 · doi:10.2337/db22-1146-p

1146-P: SGLT2 Inhibitors and the Risk of Early Bladder Cancer Events

2022· article· en· W4281969363 sur OpenAlexaboutno aff
Devin Abrahami, Helen Tesfaye, HUI YIN, ORIANA HOI YUN YU, ROBERT W. PLATT, Sebastian Schneeweiß, ELISABETTA PATORNO, Laurent Azoulay

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerHazard ratioCancerCohortConfidence intervalInternal medicineIncidence (geometry)Proportional hazards modelCancer registryOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SGLT2 inhibitors (SGLT2is) have been shown to reduce the risk of cardiovascular and mortality events in large cardiovascular outcome trials in patients with type 2 diabetes. However, their safety profile is controversial, with some trials reporting imbalances in bladder cancer events, all of which occurred relatively soon after randomization. To address this safety concern, we used 3 US healthcare claims databases and 1 UK primary care database (01/2013-12/2020) . In each database, we identified adults newly treated with either SGLT2is (total n=453,726) or GLP-1 receptor agonists (GLP1RAs, n=375,990) (comparison #1) , and SGLT2is (n=347,055) or DPP-4 inhibitors (DPP4is, n=854,141) (comparison #2) . Propensity score-based fine stratification was used to reweigh the cohorts, adjusting for a wide range of patient characteristics at baseline. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated for bladder cancer in each database using Cox proportional hazards models. After a median follow-up of 1.8 years, use of SGLT2is may slightly reduce the risk of bladder cancer, compared to GLP1RAs [HR (95% CI) =0.90 (0.81-1.00) ]. Compared to use of DPP4is, SGLT2is are not associated with bladder cancer incidence [HR (95% CI) : 1.00 (0.91-1.11) ] after a median follow-up of 2.0 years (Table) . Overall, the results of this large international cohort study provide reassurance on the short-term effects of SGLT2is on bladder cancer incidence. Disclosure D.Abrahami: None. H.Tesfaye: None. H.Yin: None. O.Yu: None. R.W.Platt: Consultant; Amgen Inc., Biogen, Merck & Co., Inc., Nant Pharma, Pfizer Inc. S.Schneeweiss: None. E.Patorno: Research Support; Boehringer Ingelheim International GmbH, National Institutes of Health, Patient-Centered Outcomes Research Institute. L.Azoulay: Consultant; Pfizer Inc. Funding Canadian Institutes of Health Research (PJT-169040)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2022
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