914-P: Association of Sodium–Glucose Cotransporter 2 Inhibitors with Risk of Diabetic Ketoacidosis among Hospitalized Patients—A Multicentre Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Sodium glucose co-transporter-2 (SGLT-2) inhibitors are being used among hospitalized patients, but there is no real-world empiric data on the risk of diabetic ketoacidosis (DKA) in-hospital. Objective: To assess the risk of DKA with SGLT-2 inhibitor use during hospital stay. Design, Setting, Participants: We conducted a multi-centre cohort study of hospitalized patients in 19 hospitals in Canada between January 1, 2015 and December 31, 2021. We included patients over age 18 years with type 2 diabetes mellitus who received an SGLT-2 inhibitor or a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor in hospital. Exposure: SGLT-2 inhibitor Comparator: DPP4-inhibitor Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the risk of DKA defined using American Diabetes Association (ADA) DKA criteria (pH <7.30, bicarbonate less than 18 mmol/l and positive ketones). Patients were followed from the date of admission to hospital to date of discharge or occurrence of DKA. Results: We identified 11,098 patients who received an SGLT-2 inhibitor and 67,429 who received a DPP-4 inhibitor. The average age was 67.7 years (SD: 18.3 years), and 47.7% were women. In the matched population, the risk of DKA was 0.06% (N=6 events) over 5.2 hospital days with DPP-4 inhibitors and 0.19% (N=20 events) over 5.4 hospital days with SGLT-2 inhibitors. The relative risk was 3.33 (95% CI 1.33 - 8.30) for SGLT-2 inhibitors compared to DPP-4 inhibitors. Conclusion and Relevance: Among hospitalized patients, the risk of DKA with use of SGLT-2 inhibitors was three-fold higher compared to DPP-4 inhibitors, but the absolute risk of DKA was low. Disclosure S. Sarma: None. B. Hodzic-Santor: None. M. Colacci: None. A.A. Verma: None. F. Razak: None. A. Raissi: None. M.C.H. Lassen: None. M. Fralick: Consultant; singal1, proofdx.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».