Hypoglycaemia and the risk of dementia: a population-based cohort study using exposure density sampling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown hypoglycaemia to be associated with an increased risk of dementia; however, there are several design challenges to consider. The objective of this study is to assess the association between hypoglycaemia and dementia while addressing these challenges using a lag period, exposure density sampling (EDS) and inverse probability of treatment weighting (IPTW). METHODS: This was a population-based cohort using data (1996-2018) from British Columbia, Canada. From a cohort of incident type 2 diabetes patients aged 40-70 years, we created a dynamic sub-cohort of hypoglycaemia-exposed (≥1 episode requiring hospitalization or a physician visit) and unexposed individuals using EDS, in which four unexposed individuals per one exposed were randomly selected into risk sets based on diabetes duration and age. Follow-up was until dementia diagnosis, death, emigration or 31 December 2018. Those diagnosed with dementia within 2 years of follow-up were censored. We adjusted for confounding using IPTW and estimated the hazard ratio (HR, 95% CI) of dementia using weighted conditional cause-specific hazards risk models with death as a competing risk. RESULTS: Among 13 970 patients with incident type 2 diabetes, 2794 experienced hypoglycaemia. There were 329 dementia events over a median (interquartile range: IQR) follow-up of 5.03 (5.7) years. IPTW resulted in well-balanced groups with weighted incidence rates (95% CI) of 4.59 (3.52, 5.98)/1000 person-years among exposed and 3.33 (2.58, 3.88)/1000 person-years among unexposed participants. The risk of dementia was higher among those with hypoglycaemia (HR, 1.83; 95% CI 1.31, 2.57). CONCLUSIONS: After addressing several methodological challenges, we showed that hypoglycaemia contributes to an increased risk of all-cause dementia among patients with type 2 diabetes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».