Trimethoprim-sulfamethoxazole and the risk of a hospital encounter with hyperkalemia: a matched population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trimethoprim-sulfamethoxazole (TMP-SMX) can cause hyperkalemia by reducing renal potassium excretion. We assessed the risk of hyperkalemia after initiating TMP-SMX versus amoxicillin and determined if this risk is modified by a patient's baseline kidney function [estimated glomerular filtration rate (eGFR)]. METHODS: We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada involving adults ≥66 years of age newly treated with TMP-SMX (n = 58 999) matched 1:1 with those newly treated with amoxicillin (2008-2020). The primary outcome was a hospital encounter with hyperkalemia defined by a laboratory serum potassium value ≥5.5 mmol/L within 14 days of antibiotic treatment. Secondary outcomes included a hospital encounter with acute kidney injury (AKI) and all-cause hospitalization. Risk ratios (RRs) were obtained using a modified Poisson regression. RESULTS: A hospital encounter with hyperkalemia occurred in 269/58 999 (0.46%) patients treated with TMP-SMX versus 80/58 999 (0.14%) in those treated with amoxicillin {RR 3.36 [95% confidence interval (CI) 2.62-4.31]}. The absolute risk of hyperkalemia in patients treated with TMP-SMX versus amoxicillin increased progressively with decreasing eGFR (risk difference of 0.12% for an eGFR ≥60 ml/min/1.73 m2, 0.42% for eGFR 45-59, 0.85% for eGFR 30-44 and 1.45% for eGFR <30; additive interaction P < .001). TMP-SMX versus amoxicillin was associated with a higher risk of a hospital encounter with AKI [RR 3.15 (95% CI 2.82-3.51)] and all-cause hospitalization [RR 1.43 (95% CI 1.34-1.53)]. CONCLUSIONS: The 14-day risk of a hospital encounter with hyperkalemia was higher in patients newly treated with TMP-SMX versus amoxicillin and the risk was highest in patients with a low eGFR.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».