Increased Incidence or Detection Bias? Global Cohort Study Finds No Link between GLP1-RAs and Thyroid Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundGlucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP1-RAs) are a class of glucose-lowering drugs commonly used for the management of type 2 diabetes and obesity given their favorable cardiovascular and weight management outcomes.1 The use of GLP1-RAs has rapidly increased in recent years. 2 However, in the midst of their increasing use, concerns have arisen regarding the risk of thyroid cancer that may be associated with these agents.Prior research has shown conflicting evidence regarding whether GLP1-RAs increase thyroid cancer risk, [3][4][5][6] with biologic plausibility grounded in the expression of GLP1 receptors in papillary thyroid cancer cells 7 and prior animal studies demonstrating an excess in C-cell malignancies in rodents.8 Given the growing use of GLP1-RAs in managing diabetes and obesity, this study aims to clarify the potential association between these drugs and thyroid cancer risk through a large multisite cohort study using data from six international databases.9 Methods This cohort study analyzed data from 2007 to 2023 from population-based databases in Canada, Denmark, Norway, South Korea, Sweden, and Taiwan that included patients with type 2 diabetes.Patients who began using GLP1-RAs were compared to those using dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors, a commonly used alternative diabetes medication.By applying Cox regression models weighted with propensity scores, the researchers estimated hazard ratios (HRs) for thyroid cancer in GLP1-RA users compared to DPP-4 inhibitor users.The study followed patients for up to 10 years and pooled site-specific results using a fixed-effects model. ResultsThe study included 92,497 GLP1-RA users and 2,484,408 DPP-4 inhibitor users, with a median follow-up of 1.8 to 3.0 years for GLP1-RA users.Findings indicated no significant increase in thyroid cancer risk among GLP1-RA users as compared with DPP-4 inhibitor users (pooled weighted HR, 0.72; 95% CI, 0.52-1.00).Additionally, cumulative dose analysis did not show an increased risk of thyroid cancer with higher doses of GLP1-RAs.The results were consistent across multiple sensitivity analyses, including subgroup analyses based on sex and age, comparisons with different glucose-lowering med-
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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 | 0,052 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».