Signal and Noise: Proton Pump Inhibitors and the Risk of Dementia?
Notice bibliographique
Résumé
The association between proton pump inhibitor (PPI) use and dementia remains controversial. This cohort study re-examines this issue, addressing shortcomings identified in previous publications using a population-based and a high-dimension propensity-score matched cohort to follow patients for up to 22 years. Cox regression models using baseline characteristics, a lag period, and time-varying variables were used to examine the risk of dementia by cumulative PPI exposure. High-dose PPI users (> 180 days of use) had significantly higher risk of dementia in crude Cox models. After adjustment for medical diagnoses and prescription drug use, these associations disappeared. Among high-dose users starting PPI therapy between 46 and 55 years old, the unadjusted hazard ratio (HR) was 1.55 (95% confidence interval (CI) 1.14, 2.10); the adjusted hazard ratio (aHR) was 1.10 (95% CI 0.80, 1.51). For high-dose users starting therapy between 56 and 65 years, HR = 1.22 (95% CI1.03, 1.44); aHR = 0.99 (95% CI 0.83, 1.17). High-dose users between the ages of 66 and 75 years had no association with the risk of dementia. The use of lag models or time-varying parameters similarly found some association with dementia in crude, but not multivariable Cox models. Although high-dose PPI users were more likely to develop dementia, they were more likely to be diagnosed with dementia risk factors, such as diabetes and cardiovascular disease, which are risk factors for dementia. Controlling for these conditions using multivariable models or a propensity-score matched cohort eliminated this association.
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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 | 0,014 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».