<scp>S</scp> odium‐glucose co‐transporter‐2 inhibitors are associated with kidney benefits at all degrees of albuminuria: A retrospective cohort study of adults with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To estimate the real‐world effectiveness of sodium‐glucose co‐transporter‐2 inhibitors (SGLT2is) versus dipeptidyl peptidase‐4 inhibitors (DPP4is) at reducing loss of kidney function and adverse kidney events in adults with varying levels of albuminuria. Materials and Methods In this retrospective cohort study using administrative data, we matched new SGLT2i users 1:2 to DPP4i users on diabetes therapy, chronic kidney disease (CKD) stage, albuminuria and time‐conditional propensity score. Albuminuria was defined by spot urine albumin or equivalent as mild, moderate or severe. Linear regression was used to model the estimated glomerular filtration rate (eGFR), and Poisson regression for a composite kidney outcome (> 40% loss of eGFR, kidney replacement therapy or death from kidney causes) and all‐cause mortality. Results SGLT2i users ( n = 19 238, median age 57.9 years, female 40.9%) had mostly nil/mild albuminuria (70.7%). SGLT2is were associated with a 1.36 (95% CI 0.98‐1.74) mL/min/1.73m 2 ( P < .001) acute (≤ 60 days) decline in eGFR, relative to DPP4is. Thereafter, SGLT2is were associated with 1.04 (95% CI 0.93‐1.15) mL/min/1.73m 2 ( P < .001) less annual eGFR loss. SGLT2i users had fewer adverse kidney outcomes (incidence rate ratio [IRR] 0.58 [0.47‐0.71]; P < .001), but not all‐cause mortality (IRR 0.82 [0.66‐1.01]; P = .06). Outcomes were similar considering only those with nil/mild albuminuria. Conclusions SGLT2is may prevent eGFR decline and reduce the risk of adverse kidney events in adults with diabetes and nil or non‐severe albuminuria.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».