Incretin‐based drugs and the risk of diabetic retinopathy among individuals with type 2 diabetes: A systematic review and meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The results from the SUSTAIN-6 trial generated some uncertainty regarding the association between incretin-based drugs [dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs)] and the risk of diabetic retinopathy. Our objective was to synthesize the available evidence from observational studies regarding the use of incretin-based drugs and the risk of diabetic retinopathy among individuals with type 2 diabetes. MATERIALS AND METHODS: We systemically searched Cochrane Library, Embase and Medline to identify observational studies of interest. Risk of bias was assessed using the ROBINS-I tool. Data from included studies were pooled using the DerSimonian and Laird random-effect model with the Hartung-Knapp extension. RESULTS: We included 14 studies in the systematic review, with 10 examining DPP-4 inhibitors and seven examining GLP-1 RAs. Nine studies investigated incident diabetic retinopathy, six investigated diabetic retinopathy progression and two investigated both outcomes. Seven studies were at moderate risk of bias, four at serious risk of bias and three at critical risk of bias. Data pooled across studies showed no association between the use of DPP-4 inhibitors (risk ratio: 0.98, 95% confidence interval: 0.83, 1.17) or GLP-1 RAs (risk ratio: 0.87, 95% confidence interval: 0.56, 1.34) and the risk of diabetic retinopathy. CONCLUSION: This study suggests that the use of incretin-based drugs is not associated with the risk of diabetic retinopathy among individuals with type 2 diabetes. However, these findings should be interpreted with caution considering the limited quality of some of the available evidence.
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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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».