The “Real-World” Effect of Anti-hyperglycemic Drugs on the Development of Chronic Kidney Disease in a Retrospective Cohort of Patients With Incident Diabetes: A Research Letter
Notice bibliographique
Résumé
Recent clinical trials suggest benefit of anti-hyperglycemic drugs on kidney outcomes. However, there is a paucity of information available on the real-world impact.We aimed to study the real-world impact of anti-hyperglycemic drugs (metformin, sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors, dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors, and glucagon-like peptide-1receptor (GLP-1R) agonists) using a cohort of patients with incident diabetes derived from the Alberta Tomorrow Project (ATP) database. A retrospective cohort was created from the ATP database using administrative data from October 1, 2000, to March 31, 2021. We examined the effect of anti-hyperglycemic medications including metformin (as a control), SGLT-2 inhibitors, DPP-4 inhibitors, and GLP-1R agonists on a composite kidney outcome including chronic kidney disease, kidney failure, dialysis, kidney transplant, and kidney-related death using a Cox-regression analysis. The study included 3001 patients with an incident diagnosis of diabetes. The average follow-up was 6.7 ± 4.6 years after diagnosis, and 628 (20.9%) patients reached the composite outcome with a mean of 5.6 ± 4.2 years to the first event. A total of 1749 (58.8%) patients were on metformin, 360 (12.0%) on SGLT-2 inhibitors, 313 (10.4%) on DPP-4 inhibitors, and 188 (6.3%) on GLP-1R agonists. Only the patients prescribed SGLT-2 inhibitors had a significant reduction in the composite outcome (hazard ratio (HR) 0.23, 95% CI 0.09-0.62, P -value = .003), and a dose-related effect was observed. Our study has shown that SGLT-2 inhibitors result in significant reduction of composite kidney outcomes, including chronic kidney disease, suggesting a renally protective effect over long term.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».