The Prevalent New‐User Design to Study Drug–Drug Interactions: The Example of Sulfonylureas and Warfarin Interaction on the Risk of Severe Hypoglycemia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The optimal design for pharmacoepidemiologic drug-drug interactions (DDIs) studies is unclear. Using the association between concomitant use of sulfonylureas and warfarin and the risk of severe hypoglycemia as a case study, a DDI with little or no clinical impact, we tested whether the prevalent new-user design can be applied in the area. METHODS: Among all patients initiating sulfonylureas in the UK's Clinical Practice Research Datalink (1998-2020), we identified those adding-on warfarin while on a sulfonylurea. For each co-exposed patient, we defined a prescription-based exposure set including other sulfonylurea users not adding-on warfarin (comparators). Within each exposure set, we matched each co-exposed patient to five comparators on time-conditional propensity scores (TCPS) and followed them using an as-treated approach. Cox proportional hazards models estimated hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) of severe hypoglycemia associated with concomitant use of sulfonylureas and warfarin compared to use of sulfonylureas alone. Sensitivity analyses addressed the impact of different potential sources of bias. RESULTS: The study cohort included 17 890 patients co-exposed to sulfonylureas and warfarin and 88 749 matched comparators. After TCPS matching, patient characteristics were well-balanced between groups. Compared to use of sulfonylureas alone, concomitant use of sulfonylureas and warfarin was not associated with the risk of severe hypoglycemia (HR, 1.04; 95% CI, 0.92-1.17). Sensitivity analyses were consistent with the primary analysis (HRs ranging from 1.01 to 1.15, all not statistically significant). CONCLUSIONS: Our study suggests that the prevalent new-user design could be used for the assessment of clinical effects of DDIs.
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 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 | 0,114 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».