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Enregistrement W4401076542 · doi:10.1016/j.jdiacomp.2024.108827

Association of sodium glucose co-transporter-2 inhibitors with risk of diabetic ketoacidosis among hospitalized patients: A multicentre cohort study

2024· article· en· W4401076542 sur OpenAlexaff
Shohinee Sarma, Benazir Hodzic-Santor, Afsaneh Raissi, Michael Colacci, Amol A. Verma, Fahad Razak, Mats Christian Højbjerg Lassen, Michael Fralick

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes and its Complications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensToronto General HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoSinai Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusKetoacidosisCohortInternal medicineCohort studyTransporterEndocrinologyType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Sodium glucose co-transporter-2 inhibitors (SGLT-2i) are increasingly being used among hospitalized patients. Our objective was to assess the risk of diabetic ketoacidosis (DKA) among hospitalized patients receiving an SGLT-2i. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a multicentre cohort study of patients hospitalized at 19 hospitals. We included patients over 18 years of age who received an SGLT-2i or a dipeptidyl peptidase-4 inhibitor (DPP-4i) in hospital. The primary outcome was the risk of DKA during their hospitalization. RESULTS: 61,517 patients received a DPP-4i and 11,061 received an SGLT-2i. The risk of inpatient DKA was 0.07 % (N = 41 events) among adults who received a DPP-4i and 0.18 % (N = 20 events) among adults who received an SGLT-2i; adjusted odds ratio of 3.30 (95 % CI: 1.85-5.72). CONCLUSIONS: In hospitalized patients, the absolute risk of DKA was 0.2 %, which corresponded to a three-fold higher relative risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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