Association between dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists and COVID-19 infection and adverse outcomes: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with type 2 diabetes (T2DM) have an elevated risk of adverse outcomes from COVID-19. Dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP4is) and glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP1RAs) might have favorable effects on COVID-19 outcomes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada. We compared the risk of both COVID-19 infection as well as adverse outcomes between users of DPP4i or GLP1RA and users of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2is) or sulfonylureas (SUs). The study population was persons ≥66 years with T2DM taking metformin who had ≥1 COVID-19 PCR test between January 2020 and July 2021. We compared (1) COVID-19 infection and (2) adverse outcomes at 30 days among COVID-19 positive patients (major cardiovascular (CV) events, hospitalizations, intensive care unit admission, all-cause mortality, venous thromboembolism, mechanical ventilation). We reported weighted risk differences (RDs) and relative risks (RRs). RESULTS: There were 26,485 DPP4i/GLP1RA users (mean age 76, 47% female, 91% DPP4i users) and 14,487 SGLT2i/SU users (mean age 75, 39% female, 65% SGLT2i users). The weighted rate of COVID-19 infection in DPP4i/GLP1RA users was 10.3% compared with 10.4% among SGLT2i/SU users (weighted RD -0.06, 95% CI -0.79 to 0.66; RR 0.99, 95% CI 0.93 to 1.07). Among COVID-19 positive patients, the weighted RD for all-cause hospitalization for DPP4i/GLP1RA users versus SGLT2i/SU users was -6.72% (95% CI -3.02 to -10.4) and the adjusted weighted RR was 0.79 (95% CI 0.70 to 0.89). For major CV events, the weighted RD was -1.91% (95% CI -4.00 to 0.18) and RR 0.73 (95% CI 0.54 to 1.00). CONCLUSIONS: DPP4i/GLP1RA use was not associated with reduced risk of COVID-19 infection compared with SGLT2i/SU use. DPP4i/GLP1RA use was associated with reduced risk of 30-day hospitalization among COVID-19 positive older adults and a possible trend towards a lower associated risk of CV events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».