The Association of Dyslipidemia With Chronic Lymphocytic Leukemia: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Metabolic syndrome (MetS) is a risk factor for development of cancer. Because aberrant lipid metabolism is a pathogenic feature of chronic lymphocytic leukemia (CLL), our objective was to determine if CLL patients have a higher prevalence of MetS preceding diagnosis and to determine the impact of lipid-lowering medications on survival. Methods: We conducted a population-based case-control study in Ontario, Canada, using administrative databases of adults age 66 years and older to compare the prevalence of MetS preceding CLL with age- and sex-matched control subjects. Logistic regression was used to study the association between MetS and its components to CLL. The Kaplan-Meier method and Cox Regression were used to investigate survival. All statistical tests were two-sided. Results: We identified 2124 persons with CLL and 7935 control subjects from January 1, 2000, to December 31, 2005, with follow-up until March 31, 2014, three years from the date of last contact with the health care system, or death. The mean age was 75.6 years, 20.2% had diabetes, 35.8% had hypertension, and 17.6% had dyslipidemia. In multivariable analysis, dyslipidemia (odds ratio [OR] = 1.26, 95% confidence interval [CI] = 1.11 to 1.44, P < .001) and hypertension (OR = 1.12, 95% CI = 1.01 to 1.25, P = .03) were associated with the development of CLL, whereas MetS and diabetes were not. Lipid-lowering medication was associated with a statistically significant improved survival in patients with CLL (HR = 0.53, 95% CI = 0.47 to 0.61, P < .001). Conclusions: We demonstrate a higher prevalence of dyslipidemia preceding a diagnosis of CLL compared with control subjects, supporting preclinical data. Lipid-lowering medications appear to confer a survival advantage in CLL. Prospective studies are needed to confirm these results and test their potential as therapeutic applications.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».