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Enregistrement W1990723994 · doi:10.1186/1741-7015-12-76

Additive effects of blood glucose lowering drugs, statins and renin-angiotensin system blockers on all-site cancer risk in patients with type 2 diabetes

2014· article· en· W1990723994 sur OpenAlexfundno aff
Alice PS Kong, Xilin Yang, Wing‐Yee So, Andrea O. Y. Luk, Ronald C.W., Risa Ozaki, Kitty KT Cheung, Heung Man Lee, Linda W. Yu, Gang Xu, Chun‐Chung Chow, Juliana C.N. Chan

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese University of Hong KongMcMaster University
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusPharmacologyType 2 diabetesAngiotensin Receptor BlockersRenin–angiotensin systemInternal medicineEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hyperglycemia is associated with increased risk of all-site cancer that may be mediated through activation of the renin-angiotensin-system (RAS) and 3-hydroxy-3-methyl-glutaryl-coenzyme-A-reductase (HMGCR) pathways. We examined the joint associations of optimal glycemic control (HbA1c <7%), RAS inhibitors and HMGCR inhibitors on cancer incidence in patients with type 2 diabetes. METHODS: Patients with type 2 diabetes, with or without a history of cancer or prior exposure to RAS or HMGCR inhibitors at baseline were observed between 1996 and 2005. All patients underwent a comprehensive assessment at baseline and were followed until the censored date at 2005 or their death. RESULTS: After a median follow-up period of 4.91 years (interquartile range, 2.81 to 6.98), 271 out of 6,103 patients developed all-site cancer. At baseline, patients with incident cancers were older, had longer disease duration of diabetes, higher alcohol and tobacco use, and higher systolic blood pressure and albuminuria, but lower triglyceride levels and estimated glomerular filtration rate (P <0.05). Patients who developed cancers during follow-up were less likely to have started using statins (22.5% versus 38.6%, P <0.001), fibrates (5.9% versus 10.2%, P = 0.02), metformin (63.8% versus 74.5%, P <0.001) or thiazolidinedione (0.7% versus 6.8%, P <0.001) than those who remained cancer-free. After adjusting for co-variables, new treatment with metformin (hazard ratio: 0.39; 95% confidence interval: 0.25, 0.61; P <0.001), thiazolidinedione (0.18; 0.04, 0.72; P = 0.015), sulphonylurea (0.44; 0.27, 0.73; P = 0.014), insulin (0.58; 0.38, 0.89; P = 0.01), statins (0.47; 0.31, 0.70; P <0.001) and RAS inhibitors (0.55; 0.39, 0.78; P <0.001) were associated with reduced cancer risk. Patients with all three risk factors of HbA1c ≥7%, non-use of RAS inhibitors and non-use of statins had four-fold adjusted higher risk of cancer than those without any risk factors (incidence per 1,000-person-years for no risk factors: 3.40 (0.07, 6.72); one risk factor: 6.34 (4.19, 8.50); two risk factors: 8.40 (6.60, 10.20); three risk factors: 13.08 (9.82, 16.34); P <0.001). CONCLUSIONS: Hyperglycemia may promote cancer growth that can be attenuated by optimal glycemic control and inhibition of the RAS and HMGCR pathways.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2014
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Résumé présentoui

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