Incretin-Based Drugs and the Risk of Acute Liver Injury Among Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the use of dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors and glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1 RAs), separately, is associated with an increased risk of acute liver injury compared with the use of sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT-2) inhibitors. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used the U.K. Clinical Practice Research Datalink linked with the Hospital Episode Statistics Admitted Patient Care and the Office for National Statistics databases to assemble two new-user, active-comparator cohorts. The first included 106,310 initiators of DPP-4 inhibitors and 27,277 initiators of SGLT-2 inhibitors, while the second included 9,470 initiators of GLP-1 RAs and 26,936 initiators of SGLT-2 inhibitors. Cox proportional hazards models with propensity score fine stratification weighting were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% CIs of acute liver injury. RESULTS: Compared with SGLT-2 inhibitors, DPP-4 inhibitors were associated with a 53% increased risk of acute liver injury (HR 1.53, 95% CI 1.02-2.30). In contrast, GLP-1 RAs were not associated with an overall increased risk of acute liver injury (HR 1.11, 95% CI 0.57-2.16). However, an increased risk was observed among female users of both DPP-4 inhibitors (HR 3.22, 95% CI 1.67-6.21) and GLP-1 RAs (HR 3.23, 95% CI 1.44-7.25). CONCLUSIONS: In this population-based study, DPP-4 inhibitors were associated with an increased risk of acute liver injury compared with SGLT-2 inhibitors in patients with type 2 diabetes. In contrast, an increased risk of acute liver injury was observed only among female GLP-1 RA users.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».