Weight Loss Precedes Cancer-Specific Symptoms in Pancreatic Cancer-Associated Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: New-onset diabetes mellitus (DM) may herald pancreatic cancer (PaC). We determined whether changes in body weight distinguished PaC-associated DM (PaCDM) from type 2 DM. METHODS: Among Olmsted County residents, we identified 29 PaCDM and 43 type 2 DM subjects who had serial fasting blood glucose measurements, new-onset DM, and no cancer-specific symptoms at DM onset. We compared body weight (kg) and fasting blood glucose (mg/dL) at DM onset, 1 to 2 years before and at index date in the 2 groups. RESULTS: Fasting blood glucose values were similar before and at the onset of DM. Before onset of DM, PaCDM and type 2 DM subjects had similar body weight (P = 0.80). However, at onset of DM, 59% of PaCDM subjects lost weight versus 30% of type 2 DM subjects (P = 0.02). At onset of DM, 56% of type 2 DM subjects gained weight versus 31% of PaCDM subjects (P = 0.04). By index date, PaCDM subjects lost more weight than type 2 DM subjects did (8.3 ± 8.3 vs 0.8 ± 4.8 kg, P < 0.01). CONCLUSIONS: Although new-onset primary type 2 DM is typically associated with weight gain, weight loss frequently precedes onset of PaCDM. The paradoxical development of diabetes in the face of ongoing weight loss may be an important clue to understanding the pathogenesis of PaCDM.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».