Mortality After Incident Cancer in People With and Without Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes is associated with an increased risk of several types of cancer and with reduced survival after cancer diagnosis. We examined the hypotheses that survival after a diagnosis of solid-tumor cancer is reduced in those with diabetes when compared with those without diabetes, and that treatment with metformin influences survival after cancer diagnosis. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Data were obtained from >350 U.K. primary care practices in a retrospective cohort study. All individuals with or without diabetes who developed a first tumor after January 1990 were identified and records were followed to December 2009. Diabetes was further stratified by treatment regimen. Cox proportional hazards models were used to compare all-cause mortality from all cancers and from specific cancers. RESULTS: Of 112,408 eligible individuals, 8,392 (7.5%) had type 2 diabetes. Cancer mortality was increased in those with diabetes, compared with those without (hazard ratio 1.09 [95% CI 1.06-1.13]). Mortality was increased in those with breast (1.32 [1.17-1.49]) and prostate cancer (1.19 [1.08-1.31]) but decreased in lung cancer (0.84 [0.77-0.92]). When analyzed by diabetes therapy, mortality was increased relative to nondiabetes in those on monotherapy with sulfonylureas (1.13 [1.05-1.21]) or insulin (1.13 [1.01-1.27]) but reduced in those on metformin monotherapy (0.85 [0.78-0.93]). CONCLUSIONS: This study confirmed that type 2 diabetes was associated with poorer prognosis after incident cancer, but that the association varied according to diabetes therapy and cancer site. Metformin was associated with survival benefit both in comparison with other treatments for diabetes and in comparison with a nondiabetic population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».