Comparative effectiveness of metformin versus sulfonylureas on kidney function decline or death among patients with reduced kidney function: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<sec><title>Background:</title> Diabetes often causes kidney disease. In this study, we sought to evaluate if metformin use was associated with death or kidney events in patients with diabetes and concurrent reduced kidney function. </sec><sec><title>Methods:</title> We used data from the Veterans Health Administration, Medicare and National Death Index databases to assemble a national retrospective cohort of veterans who were using metformin or sulfonylureas from 2001 through 2016 and who began follow-up at an estimated glomerular filtration rate (eGFR) of less than 60 mL/min/1.73 m<sup>2</sup>. The primary composite outcome was a kidney event (i.e., 40% decline in eGFR or end-stage renal disease) or death. The secondary outcome was a kidney event (eGFR decline or end-stage renal disease). We weighted the cohort using propensity scores and used Cox proportional models to estimate the cause-specific hazard of outcomes and of treatment nonpersistence as a competing risk. We stratified follow-up into 2 periods, namely the first 360 days from the start of follow-up, and 361 days and beyond. </sec><sec><title>Results:</title> In the first 360 days, the propensity score–weighted cohort included 24 883 patients who used metformin and 24 998 who used sulfonylureas. There were 33.5 (95% confidence interval [CI] 30.9–36.3) and 43.0 (95% CI 40.1–46.0) deaths or kidney events per 1000 person-years for patients who used metformin or sulfonylureas, respectively (hazard ratio [HR] 0.78, 95% CI 0.71–0.85). For the secondary outcome of kidney events, the HR was 0.94 (95% CI 0.67–1.33). In the second period from 361 days onward, the primary outcome event rate was 26.5 (95% CI 24.7–28.5) per 1000 person-years for those who used metformin, compared with 36.3 (95% CI 34.2–38.6) per 1000 person-years for those who used sulfonylureas (HR 0.73, 95% CI 0.67–0.79). Results were consistent for kidney events alone (HR 0.73, 95% CI 0.59–0.91). </sec><sec><title>Interpretation:</title> Metformin use for 361 days or longer after reaching an eGFR of less than 60 mL/min/1.73 m<sup>2</sup> was associated with decreased likelihood of kidney events or death in patients with diabetes, compared with use of sulfonylureas. Metformin provided end-organ protection, in addition to glucose control. </sec>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».