Association of Sodium–Glucose Cotransporter 2 Inhibitors With Time to Dementia: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes (T2D) increases dementia risk, but clear evidence to recommend interventions that can mitigate that risk remains lacking. This population-based retrospective cohort study aimed to determine whether new use of sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors compared with dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors was associated with lower dementia risk. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Ontario residents aged ≥66 years who were new users of an SGLT2 inhibitor or a DPP-4 inhibitor from 1 July 2016 to 31 March 2021 entered the cohort. Incident dementia was identified using a validated algorithm for Alzheimer's disease and related dementias. Propensity score-weighted Cox proportional hazards models were used to obtain adjusted hazard ratios (aHR) and CIs for time to incident dementia. To address reverse causality and disease latency, the observation window started at 1-year lag time from cohort entry. The primary analysis followed intention-to-treat exposure definition, and a secondary as-treated analysis was performed. RESULTS: Among 106,903 individuals, SGLT2 inhibitors compared with DPP-4 inhibitors were associated with lower risk of dementia (14.2/1,000 person-years; aHR 0.80 [95% CI 0.71-0.89]) over a mean follow-up of 2.80 years from cohort entry. When stratified by different SGLT2 inhibitors, dapagliflozin exhibited the lowest risk (aHR 0.67 [95% CI 0.53-0.84]), followed by empagliflozin (aHR 0.78 [95% CI 0.69-0.89]), whereas canagliflozin showed no association (aHR 0.96 [95% CI 0.80-1.16]). The as-treated analysis observed a larger association (aHR 0.66 [95% CI 0.57-0.76]) than the intention-to-treat analysis. CONCLUSIONS: SGLT2 inhibitors showed an association with lower dementia risk in older people with T2D. Randomized controlled trials are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».