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Enregistrement W4411043752 · doi:10.1007/s13300-025-01750-7

Outcomes in New User Cohorts of SGLT2 Inhibitors or GLP-1 Receptor Agonists with Type 2 Diabetes and Chronic Kidney Disease

2025· article· en· W4411043752 sur OpenAlex
J. Bradley Layton, Ryan Ziemiecki, Catherine B. Johannes, Manel Pladevall, Anam Khan, Natalie Ebert, Csaba P. Kövesdy, Christian Fynbo Christiansen, Aníbal García‐Sempere, Hiroshi Kanegae, Craig I Coleman, Michael Walsh, Ina Trolle Andersen, Clara L. Rodríguez‐Bernal, Celia Robles Cabaniñas, Reimar W. Thomsen, Alfredo E. Farjat, Alain Gay, Patrick O. Gee, Isabel Hurtado, Naoki Kashihara, Philip Vestergaard Munch, Fangfang Liu, Suguru Okami, Satoshi Yamashita, Yuichiro Yano, David Vizcaya, Nikolaus G. Oberprieler

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiabetes Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesBayer
Mots-clésMedicineKidney diseaseInternal medicineRenal functionType 2 diabetesDiabetes mellitusIncidence (geometry)Heart failureEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with chronic kidney disease (CKD) and type 2 diabetes (T2D) have an increased risk of kidney failure and cardiovascular disease. Sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RA) have shown cardiorenal protective effects. The objective of this multinational, multidatabase study was to describe the incidence of kidney and cardiovascular outcomes in separate, non–mutually exclusive cohorts of patients with CKD and T2D who initiated either an SGLT2i or a GLP-1 RA. Data describing adults (≥ 18 years) with T2D and CKD who were new users of either SGLT2i or GLP-1 RA from 2012 to 2019 were assessed from population-based Danish National Health Registers (DNHR) and Valencia Health System Integrated Database (VID), hospital-based Japan Chronic Kidney Disease Database Extension (J-CKD-DB-Ex), and US Optum ® de-identified Electronic Health Record dataset (Optum ® EHR). Crude incidence rates (IRs) and 95% confidence intervals (CIs) for primary outcomes (kidney failure, acute coronary syndrome, stroke, new-onset congestive heart failure, new-onset atrial fibrillation) and cumulative incidence by follow-up time for primary and secondary outcomes (laboratory measurements of kidney function) were estimated. SGLT2i cohorts comprised 12,501 patients in DNHR, 22,404 in VID, 811 in J-CKD-DB-Ex, and 54,308 in Optum ® EHR. GLP-1 RA cohorts comprised 10,696 in DNHR, 8317 in VID, 219 in J-CKD-DB-Ex, and 78,934 in Optum ® EHR. Baseline clinical profile differences were observed for GLP-1 RA and SGLT2i new users, and crude IRs of kidney and heart failure tended to be higher in the GLP-1 RA cohorts than in the SGLT2i cohorts across data sources. Understanding the incidence of kidney failure and cardiovascular outcomes in people receiving antidiabetic medications with cardiorenal protective effects is important for future studies aiming to compare the incidence of kidney and cardiovascular outcomes related to new and existing CKD treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle