Increased incidence of non-Hodgkin lymphoma, leukemia, and myeloma in patients with diabetes mellitus type 2: a meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Hematologic malignancies are a heterogeneous group of conditions with an unclear etiology. We hypothesized that diabetes mellitus type 2 is associated with increased risk of developing lymphoma, leukemia, and myeloma. A literature search identified 26 studies (13 case-control and 13 cohort studies) evaluating such an association. Outcome was calculated as the odds ratio (OR) using a random effects model. Heterogeneity and publication bias were evaluated using the I(2) index and the trim-and-fill analysis, respectively. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. The OR for non-Hodgkin lymphoma was increased at 1.22 (95% confidence interval [CI], 1.07-1.39; P < .01) but the OR for Hodgkin lymphoma was not. There was an increased OR for peripheral T-cell lymphoma (OR = 2.42, 95% CI, 1.24-4.72; P = .009) but not for other non-Hodgkin lymphoma subtypes. The OR for leukemia was 1.22 (95% CI, 1.03-1.44; P = .02) and the OR for myeloma was 1.22 (95% CI, 0.98-1.53; P = .08). Although diabetes mellitus type 2 seems to increase the risk of developing lymphoma, leukemia, and myeloma, future studies should focus on evaluating other potential confounders such as obesity, dietary habits, physical activity, and/or antidiabetic therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».