Risk of prostate cancer across different racial/ethnic groups in men with diabetes: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the associations between prostate cancer, diabetes and race/ethnicity. METHODS: Using administrative data from British Columbia, Canada for the period 1994 to 2012, we identified men aged ≥50 years with and without diabetes. Validated surname algorithms identified men as Chinese, Indian or of other race/ethnicity. Multivariable Cox regression was used to estimate adjusted risks of prostate cancer according to diabetes status and race/ethnicity. RESULTS: Our cohort of 160 566 men had a mean (sd) age of 64.7 (9.4) years and a median of 9 years' follow-up. The incidence rates of prostate cancer among those with and without diabetes were 177.4 (171.7-183.4) and 216.0 (209.7-222.5) per 1000 person-years, respectively. The incidence among Chinese men was 120.9 (109.2-133.1), among Indian men it was 144.1 (122.8-169.0) and in men of other ethnicity it was 204.8 (200.2-209.5). Diabetes was independently associated with a lower risk of prostate cancer (adjusted hazard ratio 0.82, 95% CI 0.78-0.86), as was Chinese (adjusted hazard ratio 0.54, 95% CI 0.46,0.63) and Indian (adjusted hazard ratio 0.66, 95% CI 0.49,0.89) race/ethnicity; however, there was no statistically significant interaction between diabetes status and race/ethnicity (all P>0.1). CONCLUSION: Diabetes and Chinese and Indian race/ethnicity were each independently associated with a lower risk of prostate cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».