Sodium–glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors and risk of chronic kidney disease–mineral and bone disorders in patients with type 2 diabetes mellitus and stage 1–3 chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients with type 2 diabetes mellitus and chronic kidney disease (CKD), sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors improve renal outcomes, but may transiently affect biochemical markers of CKD-mineral and bone disorders (CKD-MBD). We sought to evaluate the long-term risk of CKD-MBD associated with use of SGLT2 inhibitors in this patient population. METHODS: We conducted a retrospective cohort study, employing a target trial emulation framework and using electronic medical records of patients from 9 hospitals in Taiwan (2016-2023). We included adults with type 2 diabetes mellitus and stage 1-3 CKD who had newly started either an SGLT2 inhibitor or, as a comparison group, a glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RA). The primary outcome was a composite of incident biochemical abnormalities (serum phosphate > 1.5 mmol/L, serum calcium < 2.1 mmol/L, serum intact parathyroid hormone [iPTH] > 6.9 pmol/L, or serum 25-hydroxyvitamin D < 49.9 nmol/L). RESULTS: = 1459) with a median follow-up of 3.3 years. Compared with GLP-1 RAs, SGLT2 inhibitors were associated with a lower cumulative incidence of the composite primary outcome (hazard ratio [HR] 0.82, 95% confidence interval [CI] 0.79-0.86), hyperphosphatemia (HR 0.83, 95% CI 0.76-0.91), hypocalcemia (HR 0.82, 95% CI 0.78-0.86), high serum iPTH levels (HR 0.66, 95% CI 0.57-0.78), and low serum 25-hydroxyvitamin D levels (HR 0.65, 95% CI 0.47-0.90). INTERPRETATION: Use of SGLT2 inhibitors was associated with a lower incidence of biochemical abnormalities related to CKD-MBD than GLP-1 RAs. These agents may be considered to reduce risk of CKD-MBD in patients with type 2 diabetes mellitus and stage 1-3 CKD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».