Impact of oral hypoglycemic agents on mortality among diabetic patients with non-muscle-invasive bladder cancer: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) accounts for 75-85% of all urothelial bladder cancers (UBC). Many UBC patients are also afflicted by diabetes mellitus (DM). It has been postulated that several oral hypoglycemic agents could impact disease-specific survival (DSS), but the data are sparse among NMIBC patients. Our primary objective was to evaluate the impact of metformin on DSS and overall survival (OS) in NMIBC patients. METHODS: This is a retrospective, population-based study that used linked administrative databases to identify diabetic patients ≥66 years who were subsequently diagnosed with NMIBC in Ontario between 1992 and 2012. Cumulative use of metformin and other hypoglycemic agent were calculated before and after NMIBC diagnosis. DSS and OS were estimated using multivariable competing risk and Cox proportional hazards models, respectively. RESULTS: A total of 1742 subjects were included in the study. After a median followup of 5.2 years, 1122 (64%) had died, including 247 (15%) deaths as a result of UBC. On multivariable analysis, cumulative duration of metformin use after NMIBC diagnosis did not appear to impact DSS (hazard ratio [HR] 1.1; 95% confidence interval [CI] 0.92-1.2), whereas glyburide use appeared to have a detrimental effect (HR 1.17; 95% CI 1.02-1.3). None of the other hypoglycemic agents had an impact on OS. CONCLUSIONS: In this large, population-based study, we have provided further evidence that metformin use does not significantly impact DSS among diabetic patients diagnosed with NMIBC. However, our findings demonstrate that glyburide use inversely affects DSS. The detrimental effect of glyburide on DSS will require further validation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».