Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists and Risk for Gastroesophageal Reflux Disease in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs), medications used to treat type 2 diabetes and obesity, are associated with delayed gastric emptying, which is a risk factor for gastroesophageal reflux disease (GERD). However, evidence linking these drugs to GERD is limited. OBJECTIVE: To estimate the effect of GLP-1 RAs compared with sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors on the risk for GERD and its complications among patients with type 2 diabetes. DESIGN: Active-comparator new-user cohort study emulating a target trial. SETTING: U.K. Clinical Practice Research Datalink. PARTICIPANTS: Adults aged 18 years or older with type 2 diabetes initiating GLP-1 RAs or SGLT-2 inhibitors between 1 January 2013 and 31 December 2021, with follow-up until 31 March 2022. MEASUREMENTS: The primary outcome was incident GERD, and the secondary outcome was its complications. Three-year risk differences (RDs) and risk ratios (RRs) were estimated and weighted using propensity score fine stratification. RESULTS: The study included 24 708 new users of GLP-1 RAs and 89 096 new users of SGLT-2 inhibitors. Over a median follow-up of 3.0 years, the RRs were 1.27 (95% CI, 1.14 to 1.42) for GERD, with an RD of 0.7 per 100 patients, and 1.55 (95% CI, 1.12 to 2.29) for its complications, with an RD of 0.8 per 1000 patients, among GLP-1 RA users compared with SGLT-2 inhibitor users. LIMITATION: Residual confounding due to lack of information on dietary or lifestyle factors. CONCLUSION: The estimated effect of GLP-1 RAs compared with SGLT-2 inhibitors suggested a higher risk for GERD and its complications in patients with type 2 diabetes. Clinicians should be aware of this potential adverse effect to provide timely prevention and treatment strategies. PRIMARY FUNDING SOURCE: Canadian Institutes of Health Research.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».