Sociodemographic disparities in sodium‐glucose cotransporter‐2 inhibitor use among US kidney transplant recipients: An observational study of real‐world pharmacy records
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent clinical trials demonstrate benefits of sodium‐glucose cotransporter‐2 inhibitors (SGLT2i) in patients with chronic kidney disease, but data on use in kidney transplant (KTx) recipients are limited. Methods We examined a novel database linking SRTR registry data for KTx recipients (2000–2021) with outpatient fill records from a large pharmaceutical claims warehouse (2015–2021). Adult (≥18 years) KTx recipients treated with SGLT2i were compared to those who received other noninsulin diabetes medications without SGLT2i. Characteristics associated with SGLT2i use were quantified by multivariable logistic regression (adjusted odds ratio, 95%LCL aOR 95%UCL ). Results Among 18 988 KTx recipients treated with noninsulin diabetes agents in the study period, 2224 filled an SGLT2i. Mean time from KTx to prescription was 6.7 years for SGLT2i versus 4.7 years for non‐SGLT2i medications. SGLT2i use was more common in Asian adults (aOR, 1.09 1.31 1.58 ) and those aged > 30–59 years (compared with 18–30 years) or with BMI > 35 kg/m 2 (aOR, 1.19 1.41 1.67 ), and trended higher with self‐pay status. SGLT2i use was lower among KTx recipients who were women (aOR, .79 .87 .96 ), Black (aOR, .77 .88 1.00 ) and other (aOR, .52 .75 1.07 ) race, publicly insured (aOR, .82 .92 1.03 ), or with less than college education (aOR, .78 .87 .96 ), and trended lower in those age 75 years and older. SGLT2i use in KTx patients increased dramatically in 2019–2021 (aOR, 5.01 5.63 6.33 vs. prior years). Conclusion SGLT2i use is increasing in KTx recipients but varies with factors including race, education, and insurance. While ongoing study is needed to define risks and benefits of SGLT2i use in KTx patients, attention should also focus on reducing treatment disparities related to sociodemographic traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».