Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Agonists and Sodium–Glucose Cotransporter 2 Inhibitors and the Prevention of Cirrhosis Among Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs) and sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT-2) inhibitors, separately, compared with dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4) inhibitors are associated with a reduced risk of cirrhosis and other adverse liver outcomes among patients with type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: With an active comparator, new-user approach, we conducted a cohort study using the U.K. Clinical Practice Research Datalink linked with hospital and national statistics databases. Cox proportional hazards models using propensity score fine stratification weighting were used to calculate hazard ratios (HRs) and 95% CIs for cirrhosis (primary outcome) and decompensated cirrhosis, hepatocellular carcinoma, and liver-related mortality (secondary outcomes). RESULTS: In the first cohort comparing 25,516 patients starting GLP-1RAs and 186,752 starting DPP-4 inhibitors, GLP-1RAs were not associated with the incidence of cirrhosis (HR 0.90, 95% CI 0.68-1.19) or the secondary outcomes. In a separate cohort comparing 33,161 patients starting SGLT-2 inhibitors and 124,431 starting DPP-4 inhibitors, SGLT-2 inhibitors were associated with a reduced incidence of cirrhosis (HR 0.64, 95% CI 0.46-0.90), as also decompensated cirrhosis (HR 0.74, 95% CI 0.54-1.00), but not with a lower risk of hepatocellular carcinoma or liver-related mortality. CONCLUSIONS: In patients with type 2 diabetes in the U.K., GLP-1RAs were not associated with a lower risk of cirrhosis compared with DPP-4 inhibitors in patients with type 2 diabetes. However, SGLT-2 inhibitors were associated with a lower risk of cirrhosis compared with DPP-4 inhibitors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».