Do relationships between ambient temperature and serious adverse health outcomes vary among users of different antidiabetes drugs? A retrospective cohort study of US Medicaid beneficiaries with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior studies demonstrate that some untoward clinical outcomes vary by outdoor temperature. This is true of some endpoints common among persons with diabetes, a population vulnerable to climate change-associated health risks. Yet, prior work has been agnostic to the antidiabetes drugs taken by such persons. We examined whether relationships between ambient temperature and adverse health outcomes among persons with type 2 diabetes (T2D) varied by exposure to different antidiabetes drugs. DESIGN: Retrospective cohort. SETTING: Healthcare and meteorological data from five US states, 1999-2010. PARTICIPANTS: US Medicaid beneficiaries with T2D categorised by use of antidiabetes drugs. EXPOSURE: Maximum daily ambient temperature (t-max). OUTCOMES: Hospital presentation for serious hypoglycaemia, diabetic ketoacidosis (DKA) or sudden cardiac arrest (examined separately). METHODS: We linked US Medicaid to US Department of Commerce data that permitted us to follow individuals longitudinally and examine health plan enrolment, healthcare claims, and meteorological exposures-all at the person-day level. We mapped daily temperature from weather stations to Zone Improvement Plan (ZIP) codes, then assigned a t-max to each person-day based on the residential ZIP code. Among prespecified subcohorts of users of different pharmacologic classes of antidiabetes drugs, we calculated age and sex-adjusted occurrence rates for each outcome by t-max stratum. We used modified Poisson regression to assess relationships between linear and quadratic t-max terms and each outcome. We examined effect modification between t-max and a covariable for current exposure to a specific antidiabetes drug and assessed significance via Wald tests. RESULTS: We identified ∼3 million persons with T2D among whom 713 464 used sulfonylureas (SUs), dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP-4is), meglitinides, or glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP1RAs). We identified a positive linear association between t-max and serious hypoglycaemia among non-insulin users of glimepiride and of glyburide but not glipizide (Wald p value for interaction among SUs=0.048). We identified an inverse linear association between t-max and DKA among users of the DPP-4i sitagliptin (p=0.016) but not the GLP1RA exenatide (p=0.080). We did not identify associations between t-max and sudden cardiac arrest among users of SUs, meglitinides, exenatide, or DPP-4is. CONCLUSIONS: We identified some antidiabetes drug class-specific and agent-specific differences in the relationship between ambient temperature and untoward glycaemic but not arrhythmogenic, safety outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».