1862-LB: Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Agonists and the Risk of Suicide and Self-Harm among Patients with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: Increased reports of thoughts of suicide and self-harm among users of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) have prompted multiple regulatory agencies to conduct reviews on the drug class. There is an urgent need to assess the safety of these drugs in a real-world setting. We sought to determine whether GLP-1 RA use is associated with an increased risk of suicide and self-harm when compared with dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors among patients with type 2 diabetes. Methods: Using primary care, hospitalization and mortality data from the United Kingdom, we assembled a cohort of patients with type 2 diabetes newly prescribed GLP-1 RAs or DPP-4 inhibitors between January 2007 and December 2020. We used propensity score fine stratification weighting to balance the exposure groups on over 40 potential confounders, including age, sex, smoking, BMI, history of mental health disorders and behaviours associated with self-harm and suicide attempt, socioeconomic status, proxies for diabetes severity, common comorbidities, other medication use, and markers of health-seeking behaviour. Patients were followed using an on-treatment exposure definition. We fit weighted Cox proportional hazards models to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for incident suicide or self-harm. Results: The cohort included 36,083 new users of GLP-1 RAs and 234,186 new users of DPP-4 inhibitors. Crude analyses indicated a twofold increase in the risk of suicide and self-harm associated with GLP-1 RA use (HR 1.99, 95% CI 1.65-2.41); however, the weighted model showed no increased risk (HR 0.99, 95% CI 0.77-1.29). Conclusions: The use of GLP-1 RAs was not associated with an increased risk of suicide or self-harm in this large, population-based study from the United Kingdom. Increased reporting of thoughts of suicide and self-harm are likely due to confounding factors rather than a causal relationship. Disclosure S. Shapiro: None. L. Azoulay: Advisory Panel; Pfizer Inc. Consultant; Roche Diagnostics. H. Yin: None. O. Yu: None. S. Rej: Other Relationship; AbbVie Inc. Stock/Shareholder; Aifred Health. S. Suissa: Consultant; Boehringer-Ingelheim, Novartis Canada. Speaker's Bureau; Covispharma. Consultant; AtaraBio. Speaker's Bureau; Merck & Co., Inc. Consultant; Panalgo. Funding Canadian Institutes of Health Research (FDN-143328)
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».