The Association of Recently Diagnosed Diabetes and Long-term Diabetes With Survival in Pancreatic Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It is unclear whether long-standing diabetes or new-onset pancreatogenic diabetes contributes to poor prognosis in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). METHODS: We investigated the influence of diabetes diagnosed shortly before PDAC and long-term diabetes on overall survival in 2792 PDAC patients who had participated in 3 PDAC case-control studies in the Pancreatic Cancer Case-Control Consortium. There were 300 patients with long-term diabetes of more than 3 years' duration (11%) and 418 patients with recently diagnosed diabetes of 3-year duration or less (15%). We performed Cox regression to determine the association of long-term diabetes and recently diagnosed diabetes with overall survival, adjusting for study site, age, sex, race, stage of disease, surgery, chemotherapy, smoking history, and body mass index at diagnosis. RESULTS: In the overall population, neither long-term diabetes (hazard ratio [HR], 1.10; 95% confidence interval [CI], 0.97-1.26) nor recently diagnosed diabetes (HR, 1.06; 95% CI, 0.94-1.18) was associated with shorter survival. When stratified by stage of disease, long-term diabetes was associated with 42% increase in rate of death in persons with resectable PDAC (HR, 1.42; 95% CI, 1.13-1.78), whereas it was not associated with survival in PDAC patients with more advanced disease. CONCLUSION: Long-term diabetes was associated with increased rate of death in patients with resectable PDAC.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».