Association between diabetes mellitus and subsequent ovarian cancer in women
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic studies have suggested that diabetes mellitus (DM) might be associated with risk of ovarian cancer; however, the results have been inconsistent. The aim of this study was to determine the relationship between DM and the incidence of ovarian cancer on the basis of cohort studies.Relevant studies from PubMed, Embase, and the Cochrane Library until September 2016 were collected. The summary risk ratio (RR) was used as the effect measure in a random effects model. Sensitivity analysis, subgroup analysis, and calculation of publication bias were conducted.Thirteen articles including 14 cohorts comprising a total of 3708, 313 women and reporting 5534 cases of ovarian cancer were included. The summary RR suggested that patients with DM had a higher risk of ovarian cancer than patients without DM (RR: 1.19; 95% confidence interval: 1.06-1.34; P = .004), and no evidence of publication bias was found. The subgroup analysis indicated a higher incidence of ovarian cancer in patients with DM in studies published after 2010, studies not conducted in Europe or the United States, studies that did not adjust for body mass index or smoking status, and studies with lower Newcastle-Ottawa Scale scores.The present findings indicated that DM is a risk factor for ovarian cancer, and future large-scale epidemiologic studies should be performed to evaluate this relation in specific populations.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».