<scp>The sodium‐glucose cotransporter‐2</scp> inhibitor canagliflozin does not increase risk of non‐genital skin and soft tissue infections in people with type 2 diabetes mellitus: A pooled post hoc analysis from the <scp>CANVAS</scp> Program and <scp>CREDENCE</scp> randomized double‐blind trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To assess whether the sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitor canagliflozin affects risk of non-genital skin and soft tissue infections (SSTIs). MATERIALS AND METHODS: We performed a post hoc pooled individual participant analysis of the CANVAS Program and CREDENCE trials that randomized people with type 2 diabetes at high cardiovascular risk and/or with chronic kidney disease to either canagliflozin or placebo. Investigator-reported adverse events were assessed by two blinded authors following predetermined criteria for non-genital SSTIs. Risks of non-genital SSTIs, overall and within prespecified subgroups, and risk of non-genital fungal SSTIs, were analysed using Cox regression models. Factors associated with non-genital SSTIs were assessed using multivariable Cox regression models. RESULTS: Overall, 903 of 14 531 participants (6%) experienced non-genital SSTIs over a median follow-up of 26 months. No difference was observed in non-genital SSTI rates between canagliflozin and placebo (24.0 events/1000 person-years vs. 23.9 events/1000 person-years, respectively; hazard ratio [HR] 0.97, 95% confidence interval [CI] 0.85-1.11; P = 0.70), with consistent results across subgroups (all P interaction > 0.05). The risk of recurrent events and non-genital fungal infection also did not differ significantly between canagliflozin and placebo (HR 1.06, 95% CI 0.94-1.19 [P = 0.32] and HR 1.18, 95% CI 0.88-1.60 [P = 0.27], respectively). Baseline factors independently associated with non-genital SSTIs were younger age, male sex, higher body mass index, higher glycated haemoglobin, lower estimated glomerular filtration rate (eGFR), established peripheral vascular disease, and history of neuropathy. CONCLUSIONS: Canagliflozin did not affect risk of non-genital SSTIs or non-genital fungal SSTIs compared with placebo. These findings suggest that any SGLT2 inhibitor-mediated change in skin microenvironment is unlikely to have meaningful clinical consequences.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».