Relative Impact of GLP-1 Agonist Use on Microvascular Versus Macrovascular Complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes and obesity contribute to vascular complications. The effects of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) on microvascular and macrovascular outcomes in the general population remain less well understood. OBJECTIVE: To compare the adjusted odds of microvascular and macrovascular complications among adults in the United States (US) using GLP-1 RAs. METHODS: We conducted a survey-weighted logistic regression analysis using National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data from 2011-2018. Microvascular complications were defined as albuminuria or diabetic retinopathy, while macrovascular complications included myocardial infarction, stroke, or coronary artery disease. Models adjusted for demographic, socioeconomic, and clinical factors. RESULTS: In the adjusted models, the use of GLP-1 RA was linked to increased odds of microvascular complications (OR 2.29, 95% CI 1.05-4.97, p=0.037). No significant association was observed with macrovascular complications (OR 1.27, 95% CI 0.65-2.51, p=0.478). Established risk factors, including older age, higher BMI, lower income, and smoking, were independently associated with higher odds of vascular complications. CONCLUSION: The use of GLP-1 RAs was linked to increased odds of microvascular complications following adjustment for the confounders, even as no significant association was reported with macrovascular complications. This possibly reflects confounding through indication, given that such medications/agents are mainly prescribed to persons with either longer duration or increasingly severe diabetes. These findings indicate the need for longitudinal studies to explain the temporal correlations between the use of GLP-1 RA and complication risk.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».