Effect of Metformin vs Placebo on and Metabolic Factors in NCIC CTG MA.32
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metformin may improve metabolic factors (insulin, glucose, leptin, highly sensitive C-reactive protein [hs-CRP]) associated with poor breast cancer outcomes. The NCIC Clinical Trials Group (NCIC CTG) MA.32 investigates effects of metformin vs placebo on invasive disease-free survival and other outcomes in early breast cancer. Maintaining blinding of investigators to outcomes, we conducted a planned, Data Safety Monitoring Committee-approved, analysis of the effect of metformin vs placebo on weight and metabolic factors at six months, including examination of interactions with baseline body mass index (BMI) and insulin, in the first 492 patients with paired blood samples. METHODS: Eligible nondiabetic subjects with T1-3, N0-3, M0 breast cancer who had completed surgery and (neo)adjuvant chemotherapy (if given) provided fasting plasma samples at random assignment and at six months. Glucose was measured locally; blood was aliquoted, frozen, and stored at -80°C. Paired plasma aliquots were analyzed for insulin, hs-CRP, and leptin. Spearman correlation coefficients were calculated and comparisons analyzed using Wilcoxon signed rank test. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Mean age was 52.1±9.5 years in the metformin group and 52.6 ± 9.8 years in the placebo group. Arms were balanced for estrogen/progesterone receptor, BMI, prior (neo)adjuvant chemotherapy, and stage. At six months, decreases in weight and blood variables were statistically significantly greater in the metformin arm (vs placebo) in univariate analyses: weight -3.0%, glucose -3.8%, insulin -11.1%, homeostasis model assessment -17.1%, leptin -20.2%, hs-CRP -6.7%; all P values were less than or equal to .03. There was no statistically significant interaction of change in these variables with baseline BMI or insulin. CONCLUSIONS: Metformin statistically significantly improved weight, insulin, glucose, leptin, and CRP at six months. Effects did not vary by baseline BMI or fasting insulin.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».