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Enregistrement W4385190651 · doi:10.7326/m23-0724

Comparative Effectiveness of Sodium–Glucose Cotransporter-2 Inhibitors for Recurrent Gout Flares and Gout-Primary Emergency Department Visits and Hospitalizations

2023· article· en· W4385190651 sur OpenAlexaff
Natalie McCormick, Chio Yokose, Jie Wei, Na Lu, Deborah J. Wexler, J. Antonio Aviña‐Zubieta, Mary A. De Vera, Yuqing Zhang, Hyon K. Choi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British ColumbiaResearch Canada
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesRheumatology Research Foundation
Mots-clésMedicineEmergency departmentGoutInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2is) decrease serum urate levels, but whether this translates into prevention of recurrent flares among patients with gout and gout-primary emergency department (ED) visits or hospitalizations is unknown. OBJECTIVE: To compare gout flares and cardiovascular events among patients with gout initiating SGLT2is versus dipeptidyl peptidase 4 inhibitors (DPP-4is), another second-line glucose-lowering agent not associated with serum urate levels or cardiovascular risk. DESIGN: Propensity score-matched, new-user cohort study. SETTING: General population database from 1 January 2014 to 30 June 2022. PARTICIPANTS: Patients with gout and type 2 diabetes. MEASUREMENTS: The primary outcome was recurrent gout flare counts ascertained by ED, hospitalization, outpatient, and medication dispensing records. Secondary outcomes included myocardial infarction and stroke; genital infection (positive control) and osteoarthritis encounter (negative control) were also assessed. Poisson and Cox proportional hazards regressions were used with 1:1 propensity score matching (primary analysis) and overlap weighting (sensitivity analysis). RESULTS: After propensity score matching, the flare rate was lower among SGLT2i initiators than DPP-4i initiators (52.4 and 79.7 events per 1000 person-years, respectively), with a rate ratio (RR) of 0.66 (95% CI, 0.57 to 0.75) and a rate difference (RD) of -27.4 (CI, -36.0 to -18.7) per 1000 person-years. The corresponding RR and RD for gout-primary ED visits and hospitalizations were 0.52 (CI, 0.32 to 0.84) and -3.4 (CI, -5.8 to -0.9) per 1000 person-years, respectively. The corresponding hazard ratio (HR) and RD for myocardial infarction were 0.69 (CI, 0.54 to 0.88) and -7.6 (CI, -12.4 to -2.8) per 1000 person-years; the HR for stroke was 0.81 (CI, 0.62 to 1.05). Those who initiated SGLT2is showed higher risk for genital infection (HR, 2.15 [CI, 1.39 to 3.30]) and no altered risk for osteoarthritis encounter (HR, 1.07 [CI, 0.95 to 1.20]). Results were similar when propensity score overlap weighting was applied. LIMITATION: Participants had concurrent type 2 diabetes. CONCLUSION: Among patients with gout, SGLT2is may reduce recurrent flares and gout-primary ED visits and hospitalizations and may provide cardiovascular benefits. PRIMARY FUNDING SOURCE: National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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