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Enregistrement W4390346535 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.49856

Outcomes of SGLT-2i and GLP-1RA Therapy Among Patients With Type 2 Diabetes and Varying NAFLD Status

2023· article· en· W4390346535 sur OpenAlexafffund
Sungho Bea, Han Eol Jeong, Kristian B. Filion, Oriana HY Yu, Young Min Cho, Bon Hyang Lee, Yoosoo Chang, Christopher D. Byrne, Ju‐Young Shin

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeKorea Health Industry Development InstituteNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchNovo Nordisk CanadaNational Research FoundationCelltrionNational Research Foundation of KoreaMcGill UniversityGlaxoSmithKlineMinistry of Food and Drug SafetyPfizer
Mots-clésType 2 diabetesMedicineInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a cardiovascular risk factor, but whether sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT-2i) and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RA) are associated with reduced cardiovascular risk in patients with type 2 diabetes (T2D) and concomitant NAFLD remains uncertain. Objective: To investigate the outcomes of SGLT-2i and GLP-1RA therapy among patients with T2D varied by the presence or absence of NAFLD. Design, Setting, and Participants: This retrospective, population-based, nationwide cohort study used an active-comparator new-user design. Two distinct new-user active-comparator cohorts of patients aged 40 years and older who initiated SGLT-2i or GLP-1RA were propensity score matched to patients who initiated dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP-4i). The study was conducted in South Korea from January 2013 to December 2020, and data analysis was conducted from October 2022 to March 2023. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were (1) major adverse cardiovascular events (MACE), a composite end point of hospitalization for myocardial infarction, hospitalization for stroke, and cardiovascular death, and (2) hospitalization for heart failure (HHF). Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs). The Wald test was applied to assess heterogeneity by NAFLD. Results: After 1:1 propensity score matching, 140 438 patients were retrieved in the first cohort (SGLT-2i vs DPP-4i; mean [SD] age, 57.5 [10.3] years; 79 633 [56.7%] male) and 34 886 patients were identified in the second cohort (GLP-1RA vs DPP-4i; mean [SD] age, 59.5 [10.5] years; 17 894 [51.3%] male). Compared with DPP-4i, SGLT-2i therapy was associated with a lower risk of MACE (HR, 0.78 [95% CI, 0.71-0.85]) and HHF (HR, 0.62 [95% CI, 0.48-0.81]). GLP-1RA therapy was associated with a decreased risk of MACE (HR, 0.49 [95% CI, 0.39-0.62]) but had statistically nonsignificant findings regarding HHF (HR, 0.64 [95% CI, 0.39-1.07]). Stratified analysis by NAFLD status yielded consistent results for SGLT-2i (MACE with NAFLD: HR, 0.73 [95% CI, 0.62-0.86]; without NAFLD: HR, 0.81 [95% CI, 0.72-0.91]; HHF with NAFLD: HR, 0.76 [95% CI, 0.49-1.17]; without NAFLD: HR, 0.56 [95% CI, 0.40-0.78]) and for GLP-1RA (MACE with NAFLD: HR, 0.49 [95% CI, 0.32-0.77]; without NAFLD: HR, 0.49 [95% CI, 0.37-0.65]; HHF with NAFLD: HR, 0.82 [95% CI, 0.38-1.76]; without NAFLD: HR, 0.54 [95% CI, 0.27-1.06]). Conclusions and Relevance: In this population-based cohort study, SGLT-2i therapy was associated with a decreased risk of MACE and HHF, while GLP-1RA therapy was associated with a decreased risk of MACE among patients with T2D, irrespective of baseline NAFLD status.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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