Dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and the risk of skin cancer among patients with type 2 diabetes: a UK population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) enzyme significantly influences carcinogenic pathways in the skin. The objective of this study was to determine whether DPP-4 inhibitors are associated with the incidence of melanoma and nonmelanoma skin cancer, compared with sulfonylureas. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using the United Kingdom Clinical Practice Research Datalink, we assembled two new-user active comparator cohorts for each skin cancer outcome from 2007 to 2019. For melanoma, the cohort included 96 739 DPP-4 inhibitor users and 209 341 sulfonylurea users, and 96 411 DPP-4 inhibitor users and 208 626 sulfonylurea users for non-melanoma skin cancer. Propensity score fine stratification weighted Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs of melanoma and non-melanoma skin cancer, separately. RESULTS: Overall, DPP-4 inhibitors were associated with a 23% decreased risk of melanoma compared with sulfonylureas (49.7 vs 65.3 per 100 000 person-years, respectively; HR 0.77, 95% CI 0.61 to 0.96). The HR progressively reduced with increasing cumulative duration of use (0-2 years HR 1.14, 95% CI 0.84 to 1.54; 2.1-5 years HR 0.44, 95% CI 0.29 to 0.66; >5 years HR 0.33, 95% CI 0.14 to 0.74). In contrast, these drugs were not associated with the incidence of non-melanoma skin cancer, compared with sulfonylureas (448.1 vs 426.1 per 100 000 person-years, respectively; HR 1.06, 95% CI 0.98 to 1.15). CONCLUSIONS: In this large, population-based cohort study, DPP-4 inhibitors were associated with a reduced risk of melanoma but not non-melanoma skin cancer, compared with sulfonylureas.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».