Effect of diabetes medications on the risk of developing dementia, mild cognitive impairment, or cognitive decline: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes is a risk factor for dementia, but we do not know whether specific diabetes medications ameliorate this risk. Objective: To systematically review and meta-analyze such medication's effect on the risk of developing dementia, mild cognitive impairment (MCI), or cognitive decline. Methods: We searched three databases until 21 November 2023. We included randomized controlled trials (RCT), cohort, and case-control studies assessing association between antidiabetic medication and future dementia, MCI, or cognitive decline. We meta-analyzed studies separately for individual drug classes and their comparators (no medication, placebo, or another drug). We appraised study quality using the Newcastle-Ottawa Scale and Physiotherapy Evidence Database Scale. Results: 42 studies fulfilled inclusion criteria. Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RA) versus placebo reduced dementia risk by 53% in three RCTs (n = 15,820, RR = 0.47[0.25, 0.86]) and 27% in three case-control studies (n = 312,856, RR = 0.73[0.54, 0.99], I 2 = 96%). Repaglinide was superior to glibenclamide by 0.8 points on the Mini-Mental State Examination scale in another RCT. Meta-analysis of seven longitudinal studies showed glitazones (n = 1,081,519, RR = 0.78[0.76, 0.81], I 2 = 0%) were associated with reduced dementia risk. Metformin (n = 999,349, RR = 0.94[0.79, 1.13], I 2 = 98.4%), sulfonylureas (RR = 0.98[0.78, 1.22], I 2 = 83.3%), dipeptidyl peptidase-IV inhibitors (DPP-1V) (n = 192,802, RR = 0.86[0.65, 1.15], I 2 = 92.9%) and insulin (n = 571,274, RR = 1.09[0.95, 1.25], I 2 = 94.8%) were not. Most studies were observational and limited by confounding by indication. Conclusions: In people with diabetes, RCTs consistently showed GLP-RAs reduce future dementia risk. Glitazones consistently showed protective effects, without heterogeneity, suggesting potential generalizability of these results. Metformin, sulfonylureas, insulin, and DPP-1V studies had inconsistent findings. If information is available future studies should consider dosage, severity, and duration.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».