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Enregistrement W1989820813 · doi:10.1097/mpa.0b013e318220816a

Weight Loss Precedes Cancer-Specific Symptoms in Pancreatic Cancer-Associated Diabetes Mellitus

2011· article· en· W1989820813 sur OpenAlexaff
Phil A. Hart, Pratima Kamada, Kari G. Rabe, Sunil Srinivasan, Ananda Basu, Gaurav Aggarwal, Suresh T. Chari

Notice bibliographique

RevuePancreas · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and Diabetes
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineWeight lossEndocrinologyDiabetes mellitusPancreatic cancerType 2 diabetesBody mass indexType 2 Diabetes MellitusBody weightCancerGastroenterologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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